多模态AI工具汇总：实用资源一览
BLIVA学习资料汇总 - 更好处理富文本视觉问题的简单多模态大语言模型
BLIVA是一个简单而强大的多模态大语言模型,专门用于处理富文本视觉问题。本文汇总了BLIVA的相关学习资料,包括项目介绍、代码仓库、模型权重、演示demo等,帮助读者快速了解和上手BLIVA。
LLMGA: 多模态大语言模型图像生成助手 - 学习资源汇总
LLMGA是一个基于多模态大语言模型的图像生成和编辑助手,本文汇总了该项目的相关学习资源,包括代码、模型、数据集、论文等,帮助读者更好地了解和使用LLMGA。
AgentChain 学习资料汇总 - 大型语言模型驱动的多模态智能代理系统
AgentChain 是一个由大型语言模型驱动的多模态智能代理系统，可以协调多个代理完成复杂任务。本文汇总了 AgentChain 的学习资料，包括项目介绍、入门指南、系统架构、应用场景等，帮助读者快速了解和上手这个强大的 AI 工具。
StoryTeller - 多模态AI讲故事工具入门指南 - 基于Stable Diffusion、GPT和语音合成的创意神器
StoryTeller是一款结合了Stable Diffusion图像生成、GPT文本生成和语音合成技术的多模态AI讲故事工具。本文介绍了StoryTeller的安装、使用方法和主要功能,帮助读者快速上手这个富有创意的AI应用。
LLMs论文学习资料汇总 - 大型语言模型相关论文与资源导航
本文汇总了LLMs(大型语言模型)相关的重要论文、代码资源和学习材料,涵盖多模态、PEFT、RAG、CoT等多个研究方向,旨在帮助读者更好地学习和了解LLMs领域的最新进展。
CVPR2024-Papers-with-Code-Demo 学习资料汇总 - 最新计算机视觉论文代码合集
本文汇总了CVPR2024-Papers-with-Code-Demo项目的各类学习资源,包括GitHub仓库、论文列表、代码实现等,帮助读者快速了解和学习CVPR 2024最新的计算机视觉研究成果。
LISA学习资源汇总 - 基于大语言模型的推理分割助手
本文汇总了LISA(Large Language Instructed Segmentation Assistant)项目的各种学习资源,包括项目介绍、论文、代码、数据集、模型等,帮助读者快速了解和上手这个基于大语言模型的图像分割推理系统。
Transformers学习资料汇总 - 功能强大的自然语言处理库
本文汇总了Transformers库的相关学习资源,包括官方文档、教程、示例代码等,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的NLP工具。
AppAgent 学习资料汇总 - 多模态智能体如智能手机用户
AppAgent是一个基于大型语言模型的多模态智能体框架，旨在操作智能手机应用程序。本文汇总了AppAgent项目的相关学习资源，帮助读者快速了解和上手这一创新技术。
pipecat入门指南-开源语音和多模态对话AI框架
pipecat是一个用于构建语音和多模态对话式AI代理的开源框架。本文汇总了pipecat的学习资料和相关资源,帮助开发者快速上手这个强大的工具。
ScreenAI：革新UI和信息图表理解的视觉语言模型
ScreenAI是一个专门用于用户界面(UI)和信息图表理解的视觉语言模型，它通过创新的架构和独特的训练方法，在多个相关任务中取得了突破性进展，为人机交互和视觉信息处理领域带来了新的可能性。
Visual Med-Alpaca：生物医学领域的开源多模态基础模型
Visual Med-Alpaca是一个专为生物医学领域设计的开源多模态基础模型，基于LLaMa-7B构建。本文深入探讨了该模型的特点、应用场景及其在医疗AI领域的重要意义。
AGI论文研究进展:从大语言模型到通用人工智能
本文全面梳理了人工通用智能(AGI)领域的最新研究进展,重点关注大语言模型及其在多模态、推理、工具使用等方面的突破,探讨了AGI的发展方向和关键挑战。
Everything AI: 您的全能AI助手
Everything AI是一个强大的本地AI聊天机器人助手,支持多种AI任务,包括文本生成、图像生成、语音识别等,让您轻松使用AI技术提升工作效率。
99AI: 可商业化的全能型AI Web应用平台
99AI是一款基于NineAI二次开发的综合性AI Web应用，提供免授权、无后门的商业化解决方案。本文深入探讨了99AI的特点、功能及其在AI应用领域的重要性。
LLaVA-HR:高分辨率大语言和视觉助手
LLaVA-HR是一种强大高效的大型多模态语言模型,通过混合分辨率适应技术实现了高达1536x1536的图像分辨率支持,在多项基准测试中取得了领先性能,同时保持了与LLaVA-1.5相当的训练成本。
Zero-Shot Video Question Answering via Frozen Bidirectional Language Models
FrozenBiLM是一种新型的视频问答模型,基于冻结的双向语言模型构建。FrozenBiLM在零样本和少样本设置下表现出色,同时在标准数据集上的全监督训练中也具有竞争力。
多模态大语言模型：融合视觉与语言的人工智能新篇章
多模态大语言模型(MLLM)是人工智能领域的前沿研究方向,通过融合文本、图像等多种模态信息,实现更全面的理解和生成能力。本文全面介绍了MLLM的发展现状、代表模型和未来趋势,为读者呈现这一激动人心的技术进展。
Chat-UniVi:统一视觉表征赋能大语言模型理解图像和视频
Chat-UniVi是一个创新的统一视觉-语言模型,能够同时处理图像和视频理解任务。它采用动态视觉令牌的设计,实现了图像和视频的统一表示,在多项基准测试中展现出优异的性能。
PointLLM: 赋能大型语言模型理解点云数据
PointLLM是一个多模态大型语言模型,能够理解彩色物体点云数据。它可以感知物体类型、几何结构和外观,而不受模糊深度、遮挡或视角依赖性的影响。该模型通过收集的660K简单和70K复杂的点云-文本指令对数据集进行训练,建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准任务,并采用了三种不同的评估方法来严格评估模型的感知和泛化能力。
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