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Apprentissage de modèles de représentation visuelle à partir de données synthétiques

Produit OrdinaireProgrammationApprentissage de représentations visuellesDonnées synthétiques

Ce dépôt contient des recherches sur l'apprentissage à partir de données d'images synthétiques (principalement des images), incluant trois projets : StableRep, Scaling et SynCLR. Ces projets explorent comment utiliser des données d'images synthétiques générées par des modèles texte-image pour entraîner des modèles de représentation visuelle, avec d'excellents résultats.

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syn-rep-learn — Apprentissage de modèles de représentation visuelle à partir de données synthétiques

TryOffAnyone — Modèle de génération de patrons à plat à partir d'images de personnes habillées.

StableAnimator — Outil de synthèse d'animation de portrait de haute qualité préservant l'identité.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

diffusion-e2e-ft — Outil de réglage fin d'un modèle de diffusion conditionnel pour les images

VGGSfM — Technique de reconstruction 3D basée sur l'apprentissage profond

CoreNet — CoreNet est une bibliothèque destinée à l'entraînement de réseaux neuronaux profonds.

FRESCO — Projet d'article de conférence CVPR 2024 : méthode de correspondance spatio-temporelle pour la traduction vidéo zéro-shot.

DUSt3R — Reconstruction 3D dense et sans calibration caméra

YOLOv8 — Modèle de détection et de suivi d'objets YOLOv8

VisFusion — Reconstruction de scènes 3D à partir de vidéos

GLIGEN — Modèle de génération d'images basé sur invites, open source

Vision Mamba — Cadre d'apprentissage efficace des représentations visuelles basé sur un modèle d'espace d'états bidirectionnel.

FMA-Net — Modèle d'apprentissage profond pour la super-résolution et le débruitage vidéo

UniRef++ — Modèle unifié pour la segmentation d'objets dans les images et les vidéos

YOLO-NAS Pose — Une bibliothèque open source pour entraîner des modèles de vision par ordinateur PyTorch.

Segment Anything — Outil de découpage d'image IA en ligne, capable de découper n'importe quel objet dans n'importe quelle image.

Datagen — Génération de jeux de données synthétiques pour la vision par ordinateur

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

GaussianCity — Un framework efficace de génération de villes 3D sans limites, utilisant la technique de dessin gaussien 3D pour une génération rapide.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.