MetaTransformer

统一12种模态的多模态学习框架

Meta-Transformer 多模态学习人工智能深度学习计算机视觉 Github 开源项目

Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。

pixtral-12b - 支持多图片交互分析的开源视觉语言模型

GithubHuggingfacePixtraltransformers图像识别多模态开源项目机器学习模型

pixtral-12b基于Transformers框架开发，是一个支持多图片处理的视觉语言模型。该模型可处理图文混合输入，实现图片内容识别、场景描述及图片关系分析。通过简单的API调用，开发者可快速实现多模态对话和图像分析功能。

Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源

AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉

simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码

GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理

这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构，结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示，该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小，为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置，包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验，有助于深入理解分层Transformer的性能特点。

happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型

GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测

Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。

mformer-sanctity - 开源深度学习NLP开发框架

GithubHuggingfaceMIT协议transformers开源协议开源项目模型编程语言软件许可

这是一个基于MIT许可证的开源自然语言处理项目，使用transformers技术进行开发。该框架旨在为NLP应用开发提供支持，集成了相关工具和技术组件。框架采用模块化设计，便于开发者进行自然语言处理相关功能的开发和部署。

mmf - 多模态视觉与语言研究平台

Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言

MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架，支持PyTorch，提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现，并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛（如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛）的首选代码基础。

chameleon-7b - Meta AI推出的多模态基础模型实现图像和文本融合

GithubHuggingfaceMeta Chameleon图像文本处理基础模型开源项目早期融合模型混合模态

Chameleon-7b是Meta AI研究院开发的多模态基础模型，采用早期融合架构同时处理图像和文本输入。该模型在多项多模态任务中表现优异，为计算机视觉和自然语言处理领域提供新思路。研究人员可通过Meta的许可协议获取模型权重，探索其在不同应用场景中的潜力。

MeMOTR - 基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

GithubMeMOTRTransformer多目标跟踪开源项目计算机视觉长期记忆

MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法，通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果，为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明，便于研究者复现和改进。

Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总

Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练

该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向，定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。

Emu3-VisionTokenizer - Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能

Emu3GithubHuggingface人工智能图像生成多模态模型开源项目模型视频生成

Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。

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