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Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation

视觉生成评估方法全面汇总

视觉生成评估图像生成视频生成生成模型评估指标Github开源项目

该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。

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介绍相关项目
Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述
Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解
这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。
Awesome-Deepfakes-Detection - 全面深度伪造检测资源库 数据集工具及最新研究
Deepfake检测Github工具开源项目数据集竞赛论文
该项目汇集了深度伪造检测领域的综合资源,包括视频和图像数据集、开源检测工具、竞赛信息以及顶级会议论文。内容涵盖最新数据集、实用工具和前沿研究成果,为研究人员提供了深度伪造检测领域的全面参考资料,有助于快速掌握该领域的最新进展。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。
awesome-image-translation - 综合图像到图像转换技术资源库
Github人工智能图像转换开源框架开源项目深度学习计算机视觉
awesome-image-translation是一个精选的图像到图像转换技术资源库。该项目按年份归类了从2018年前至2024年的研究论文和开源框架，如joliGEN等。这个持续更新的知识库为研究人员和开发者提供了全面的图像转换技术资源，并鼓励社区成员贡献新的内容，以保持资源的时效性和完整性。该资源库涵盖了图像到图像转换领域的广泛内容，包括学术论文、开源框架和其他相关资源。通过年份分类，用户可以方便地追踪技术发展历程。项目的开放性质鼓励社区参与，确保了资源的持续更新和多样性，为图像转换技术的研究和应用提供了宝贵的参考。
awesome-conditional-content-generation - 条件内容生成的前沿技术与资源集锦
Github人工智能内容生成动作生成图像生成开源项目视频生成
这是一个综合性的条件内容生成资源库，主要聚焦于人体动作、图像和视频生成领域。项目汇集了最新研究论文和代码实现，包括音乐、文本和音频驱动的动作生成，以及人体动作预测等多个研究方向。同时还收录了条件图像和视频生成的相关资源，为该领域的研究和开发提供了丰富的参考材料。
awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库
Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI
该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。
Awesome-Image-Composition - 图像合成领域资源精选 从论文到工具的全面集合
AIGCGithub人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
Awesome-Image-Composition汇集了图像合成领域的核心资源，包括论文、数据集和相关链接。涵盖图像融合、调和、阴影生成和对象放置等多个子领域，该项目为研究人员和开发者提供了全面的参考资料。此外，项目还包含在线演示和实用工具箱，方便用户实践和探索图像合成技术。收录了超过100篇高质量论文和20多个开源工具，是图像合成研究和应用的首选资源库。
Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总
ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集
本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。
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