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Lernen von visuellen Repräsentationsmodellen aus synthetischen Daten

Normales ProduktProgrammierungVisuelles RepräsentationslernenSynthetische Daten

Dieses Code-Repository enthält Forschungsergebnisse zum Lernen aus synthetischen Bilddaten (hauptsächlich Bilder), einschließlich der drei Projekte StableRep, Scaling und SynCLR. Diese Projekte untersuchen, wie synthetische Bilddaten, die mit Text-zu-Bild-Modellen generiert wurden, zum Trainieren von visuellen Repräsentationsmodellen verwendet werden können, und erzielten dabei sehr gute Ergebnisse.

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syn-rep-learn — Lernen von visuellen Repräsentationsmodellen aus synthetischen Daten

TryOffAnyone — Generiert ein flaches Stoffmodell aus Bildern von Personen, die Kleidung tragen.

StableAnimator — Hochwertiges, identitätserhaltendes Werkzeug für die Animation von Portraits.

LLaMA-Mesh — Vereinigung von 3D-Mesh-Generierung und Sprachmodell

diffusion-e2e-ft — Feinabstimmungswerkzeug für bedingte Bilddiffusionsmodelle

MixTeX-Latex-OCR — Effizientes CPU-basiertes Offline-LaTeX-Erkennungstool

VGGSfM — Tiefenlern-basierte 3D-Rekonstruktion

MASt3R — Ein fortschrittliches Modell für die 3D-Bildregistrierung

KI-Online-Kurs — Bietet die besten Ressourcen zum Thema Künstliche Intelligenz. Lernen Sie Machine Learning, Data Science und Verarbeitung natürlicher Sprache.

CoreNet — CoreNet ist eine Bibliothek zum Trainieren tiefer neuronaler Netze.

FRESCO — Konferenzpapierprojekt der CVPR 2024: Ein räumlich-zeitlicher Korrespondenzansatz für die Nullschuss-Videoubersetzung

DUSt3R — Dichte, unüberwachte 3D-Rekonstruktion ohne Kamerakalibrierung

YOLOv8 — YOLOv8 Objekterkennungs- und -verfolgungsmodell

VisFusion — Videobasierte 3D-Szenerie-Rekonstruktion

GLIGEN — Offenes, promptbasiertes Bildgenerierungsmodell

Vision Mamba — Hoch effizienter Rahmen für visuelles Repräsentationslernen basierend auf einem bidirektionalen Zustandsraummodell

FMA-Net — Tiefes Lernmodell für die Video-Superauflösung und Entunschärfung

UniRef++ — Ein einheitliches Modell für die Segmentierung von Objekten in Bildern und Videos.

YOLO-NAS Pose — Eine Open-Source-Bibliothek zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen in PyTorch.

Segment Anything — Online-Tool zur KI-gestützten Bildfreistellung – jedes Objekt in jedem Bild ausschneiden.

Datagen — Generierung synthetischer Datensätze für Computer Vision

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

GaussianCity — Ein effizientes, grenzenloses 3D-Stadtgenerierungsframework, das die schnelle Generierung mithilfe der 3D-Gauss-Zeichentechnik ermöglicht.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.