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支持多模态输入输出的语言模型

该页面介绍了FROMAGe项目,为其多模态输入输出任务提供代码和模型权重。包含详细的设置指南、预训练检查点、图像检索预计算嵌入、推理和训练示例以及评估脚本。研究人员可使用这些资源在视觉故事讲述和对话生成等任务中实现突破。欢迎访问项目主页和在线演示参与讨论。

CogView - 中文文字生成逼真图像,支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器,用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度,并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能,并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可,并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目,采用MIT许可证,支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
video_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉
video_features是一个开源的视频特征提取框架,支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型,VGGish声音识别模型,以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理,可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活,适用于视频分析相关的研究和应用。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型:探索文本与图像的多模态关联
CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器
本项目实现了CLIP模型,基于PyTorch进行开发,通过训练文本和图像数据,探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用,适合多模态学习的研究者和开发者使用。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型深度学习
LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型,通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力,支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法,训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用,商业应用受限。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
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。
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