Panda-70M

开创性大规模视频描述数据集融合多重跨模态技术

Panda-70M是一个包含7000万个高质量视频-描述对的大规模数据集，采用多重跨模态技术构建。项目提供数据集加载下载工具、长视频语义分割和视频描述模型。该数据集为计算机视觉和自然语言处理研究提供丰富资源，有助于推进视频理解和描述技术的发展。

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介绍相关项目

Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型

GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理

该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准

BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习

MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。

PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用

GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉

PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件，支持图像、文本、视频等多种模态，覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验，支持千亿规模模型训练，适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型，优化了训练效率，并提供了丰富的应用工具和流水线，为开发者提供全面的多模态AI解决方案。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果

GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解

Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型，具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据，实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本，支持处理超长文本和视频，在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色，为AI技术发展提供了新的可能性。

text-to-video-ms-1.7b - 多阶段扩散模型实现文本到视频的智能转换

GithubHuggingfaceModelScopediffusion modeltext-to-video人工智能开源项目模型视频生成

text-to-video-ms-1.7b是一个基于多阶段扩散模型的文本到视频生成系统。该模型可将英文文本描述转化为匹配的视频内容,由三个子网络组成,总参数约17亿。支持长视频生成,适用于多种创意应用场景。目前仅支持英语输入,且存在无法生成清晰文本等局限性。该模型仅供研究用途,使用时应注意避免生成不当或有害内容。

chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现

AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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