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multimodal-maestro

多模态AI模型控制与高效提示策略框架

multimodal-maestro是一个开源框架,旨在增强对大型多模态AI模型的控制能力。该项目提供先进的提示策略,使模型能够执行复杂的视觉理解任务。支持图像标注、掩码生成等功能,并具有简洁的API设计。multimodal-maestro能够充分发挥GPT-4V等多模态模型的潜力,实现更精准的视觉分析和处理。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
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。
img-prompt - 图像提示词编辑工具 简化AI绘图创作过程
AI绘图DALL·EGithubMidjourneyStable Diffusion开源项目提示词编辑器
IMGPrompt是一个面向Stable Diffusion、Midjourney和DALL·E等AI绘图工具的提示词编辑器。它具有简洁的界面,提供提示词标签化、互动编辑和分类展示功能,便于用户组合提示词。工具完全本地化运行,支持中文显示,无需依赖外部服务,有效提升了AI绘图创作的效率。
PromptCraft-Robotics - 共享大语言模型在机器人领域的创新提示与模拟器支持
ChatGPTGithubOpenAIPromptCraft-Robotics仿真器开源项目机器人
PromptCraft-Robotics是一个社区平台,专注于分享和测试大语言模型在机器人领域的应用示例。用户可以提交操控、家庭机器人和物理推理等类别的提示,经社区审核后加入主仓库。项目提供基于Microsoft AirSim的机器人模拟器,帮助用户快速入门。支持OpenAI的ChatGPT及其他开源模型,为研究和开发人员提供丰富的资源和合作机会。
ml-ferret - 高级多模态语言模型实现精细指代和定位
AI视觉交互FerretGithub多模态大语言模型开源项目指代理解视觉定位
Ferret是一个端到端多模态大语言模型,支持任意形式的指代并能在响应中定位内容。通过混合区域表示和空间感知视觉采样器,实现了细粒度和开放词汇的指代与定位。项目提供GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准,为多模态模型研究提供重要资源。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
Prompt Engineering Guide - 探索大型语言模型与提示工程的综合指南
AI工具AI开发AI技术Prompt Engineering Guide大语言模型提示工程提示指令模型开发热门
提示工程指南提供深入了解及应用大型语言模型的全面资源,从基础概念到高级实操,涵盖研究进展、模型风险和创新应用,助力研究员和开发者精进技能与知识。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型,通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征,显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节,并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征,增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调,MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
awesome-multimodal-ml - 多模态机器学习最新研究与进展一览
CMUGithub多模态机器学习多模态融合多模态表示开源项目教学内容
awesome-multimodal-ml项目是多模态机器学习的综合资源库,集成了最新研究、详细教程和定期更新。它涵盖了语音、视觉、文本的深度融合技术,为学者和开发者提供一站式信息获取和学习平台,助力多模态学习研究的深入发展。
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