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DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer

DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术,拥有2210万参数,适用于224x224像素图像输入。除图像分类外,它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重,便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。

HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型,具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码,通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话,可根据上下文生成和优化图像。经专业评估,该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
memit - 简化和优化Transformer模型中大量事实的编辑过程,提供简单的API和详细的评估套件
GithubMEMITtransformer开源项目算法演示编辑记忆评估套件
MEMIT项目专注于简化和优化Transformer模型中大量事实的编辑过程,提供了简单的API和详细的评估套件。用户可以通过示例代码、安装指南和脚本轻松开始并运行完整评估。项目不仅支持快速的大规模编辑,还提供了详细的结果存储和总结机制,适合需要动态更新模型记忆的研究人员和工程师。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器,这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布,SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中,SiT以相同的骨架和参数超越了DiT,并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本,推动了图像生成技术的进步。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
1d-tokenizer - 创新1D图像分词框架实现高效图像处理
GithubTiTok图像标记化开源项目生成模型神经网络计算机视觉
1d-tokenizer项目开发了创新的1D图像分词框架,将256×256图像压缩至32个离散标记。该技术突破2D分词限制,提供更灵活紧凑的图像表示。相比扩散模型,生成速度提升数百倍,同时维持高质量输出。研究还深入探讨1D图像分词特性,为图像处理领域开辟新方向。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
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