照片相似性搜索引擎Embed-Photos;赋予大型语言模型(LLMs)视频和音频理解能力;OOTDiffusion的基础上可控制的服装驱动图像合成

✨ 1: Magic Clothing

Magic Clothing是一个以可控制的服装驱动图像合成为核心的技术项目,建立在OOTDiffusion的基础上

在这里插入图片描述

Magic Clothing是一个以可控制的服装驱动图像合成为核心的技术项目,建立在OOTDiffusion的基础上。通过使用Magic Clothing,可以在不同的场景下达到根据服装设计或者需求快速生成图像的目的。

地址:https://github.com/ShineChen1024/MagicClothing

✨ 2: Video-LLaMA

赋予大型语言模型(LLMs)视频和音频理解能力

在这里插入图片描述

Video-LLaMA是一个先进的项目,旨在赋予大型语言模型(LLMs)视频和音频理解能力。这意味着Video-LLaMA不仅可以处理和理解文本信息,还能理解和分析视频和音频内容。这一功能的实现,使得Video-LLaMA在多种情况下都非常有用,特别是在需要理解和生成对视频内容的描述、执行基于视频的指令或与视频内容互动的场景中。

地址:https://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA

✨ 3: Embed-Photos

照片相似性搜索引擎

在这里插入图片描述

Embed-Photos 是一个照片相似性搜索引擎。这个项目使用CLIP(对比语言-图像预训练)模型来寻找基于文本描述的视觉相似图片。这意味着你可以使用文字描述来查找看起来相似的图片,利用最新的AI技术快速和高效地搜索图片。

地址:https://github.com/harperreed/photo-similarity-search

✨ 4: Tiger

在这里插入图片描述

Tiger是一个以社区为驱动的项目,它旨在为LLM (大型语言模型) Agent Revolution开发一个可重复使用且集成的工具生态系统。Tiger可以看作是为你的AI代理提供的“神经连接”,使其能够直接通过“思考”来控制计算机做出各种操作。这包括写代码、使用搜索引擎、管理日历、控制鼠标和键盘、以音频输出与你对话等等。换句话说,你的AI代理想做什么,Tiger就帮它实现什么。

地址:https://github.com/Upsonic/Tiger

✨ 5: MotionGPT

MotionGPT是一个统一、多功能的人体运动与语言模型,能够处理多种与运动相关的任务。

在这里插入图片描述

MotionGPT 是一个创新的人工智能框架,旨在理解和生成与人类运动相关的数据,正如其名所示,这一框架汲取了自然语言处理领域的技术,并将其应用于处理和生成人类运动信息。下面我们用通俗的语言详细解释一下MotionGPT的功能和使用场景。

MotionGPT通过将复杂的人体运动数据转换为易于理解的语言模型,使得开发者和研究人员可以更加方便地利用这些数据进行多种运动相关的任务,从为虚拟角色生成自然动作到理解和预测人类运动行为等,它为我们打开了一个使用人工智能理解和生成人体运动新的大门。

地址:https://motion-gpt.github.io/



更多AI工具,参考国内AiBard123,Github-AiBard123

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/565828.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

CountDownLatch倒计时器源码解读与使用

🏷️个人主页:牵着猫散步的鼠鼠 🏷️系列专栏:Java全栈-专栏 🏷️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正 目录 1. 前言 2. CountDownLatch有什么用 3. CountDownLatch底层原理 3.1. count…

软考高项(已通过,E类人才)-学习笔记材料梳理汇总

软考高项,即软考高级信息系统项目管理师,全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中的高级水平测试。适用于从事计算机应用技术、软件、网络、信息系统和信息服务等领域的专业人员,以及各级企业管理人员和从事项目…

51单片机使用两个按钮控制LED灯不同频率的闪烁

#include <reg52.h>sbit button1 P1^1; // 间隔2秒的按钮 sbit button2 P1^5; // 间隔0.6秒的按钮sbit led P1^3;unsigned int cnt1 0; // 设置LED1灯的定时器溢出次数 unsigned int cnt2 0; // 设置LED2灯的定时器溢出次数 unsigned int flg1 0; // 模式1的标识值…

互联网扭蛋机小程序:打破传统扭蛋机的局限,提高销量

扭蛋机作为一种适合全年龄层的娱乐消费方式&#xff0c;深受人们的喜欢&#xff0c;通过一个具有神秘性的商品给大家带来欢乐。近几年&#xff0c;扭蛋机在我国的发展非常迅速&#xff0c;市场规模在不断上升。 经过市场的发展&#xff0c;淘宝线上扭蛋机小程序开始流行起来。…

个人网站的SEO优化系列——如何实现搜索引擎的收录

如果你自己做了一个网站&#xff0c;并且想让更多的人知道你的网站&#xff0c;那么无非就是两种途径 一、自己进行宣传&#xff0c;或者花钱宣传 二、使用搜索引擎的自然流量 而如果搜索引擎都没有收录你的站点&#xff0c;别说是自然流量&#xff0c;就算是使用特定语句【sit…

递归的详细讲解

概述 简介 程序调用自身的编程技巧称为递归&#xff0c;递归解决问题通常名为暴力搜索 三要素 明确递归终止条件 给出递归终止时的处理办法 可以提取重复逻辑&#xff0c;缩小问题规模 优点 递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算&#xff0c;大大地减…

windows SDK编程 --- 消息(3)

前置知识 一、消息的分类 1. 鼠标消息 处理与鼠标交互相关的事件&#xff0c;比如移动、点击和滚动等。例如&#xff1a; WM_MOUSEMOVE: 当鼠标在窗口客户区内移动时发送。WM_LBUTTONDOWN: 当用户按下鼠标左键时发送。WM_LBUTTONUP: 当用户释放鼠标左键时发送。WM_RBUTTOND…

[2024更新]如何从Android恢复已删除的相机照片?

相信大家都经历过Android手机误删相机图片的经历。您是否正在寻找一种可行的方法来挽救这些丢失的照片&#xff1f;如果这是你迫切想解决的问题&#xff0c;那么这篇文章绝对可以帮助你。然而&#xff0c;与其考虑如何从Android恢复已删除的相机照片&#xff0c;我们更愿意建议…

激光雷达(LiDAR)面临的主要问题与挑战

本文讨论目前激光雷达在汽车、机器人以及无人机等场景应用时面临的一些问题和挑战,包括成本、尺寸、系统复杂性、杂散反射、续航,以及安全性等方面。 成本 一直以来,激光雷达的成本都是影响其广泛应用的关键因素。从最早的上万美元一颗,经过近十年的发展,激光雷达的价格…

20240331-1-基于深度学习的模型

基于深度学习的模型 知识体系 主要包括深度学习相关的特征抽取模型&#xff0c;包括卷积网络、循环网络、注意力机制、预训练模型等。 CNN TextCNN 是 CNN 的 NLP 版本&#xff0c;来自 Kim 的 [1408.5882] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 结…

网络安全数字孪生:一种新颖的汽车软件解决方案

摘要 随着汽车行业转变为数据驱动的业务&#xff0c;软件在车辆的开发和维护中发挥了核心作用。随着软件数量的增加&#xff0c;相应的网络安全风险、责任和监管也随之增加&#xff0c;传统方法变得不再适用于这类任务。相应的结果是整车厂和供应商都在努力应对汽车软件日益增加…

C++及QT的线程学习

目录 一. 线程学习 二. 学习线程当中&#xff0c;得到的未知。 1. 了解以下MainWindow和main的关系 2. []()匿名函数 有函数体&#xff0c;没有函数名. 3. join和detach都是用来管理线程的生命周期的&#xff0c;它们的区别在于线程结束和资源的回收。 4. operator()() 仿…

论文略读:OpenGraph: Towards Open Graph Foundation Models

arxiv 2023 1 intro Graph大模型希望OpenGraph能够捕捉通用的拓扑结构模式&#xff0c;对测试数据进行Zero-shot预测 仅通过前向传播过程&#xff0c;就可以对测试图数据进行高效的特征提取和准确预测模型的训练过程在完全不同的图数据上进行&#xff0c;在训练阶段不接触测试…

CSS3新增特性(一)

目录 一、CSS3 新增选择器 1. 子级选择器 2. 兄弟选择器 相邻兄弟选择器 其他兄弟选择器 3. 结构伪类选择器 ① E:first-child ② E:last-child ③ nth-child&#xff08;n&#xff09; n为数字&#xff1a; n为关键字&#xff1a; n为公式&#xff1a; ④ E: firs…

visionTransformer window平台下报错

错误&#xff1a; KeyError: Transformer/encoderblock_0/MlpBlock_3/Dense_0kernel is not a file in the archive解决方法&#xff1a; 修改这个函数即可&#xff0c;主要原因是Linux系统与window系统路径分隔符不一样导致 def load_from(self, weights, n_block):ROOT f&…

【RT-Thread应用笔记】FRDM-MCXN947上的RW007实践——WiFi延迟和带宽测试

【RT-Thread应用笔记】FRDM-MCXN947上的RW007实践——WiFi延迟和带宽测试 一、背景介绍1.1 RW007模组简介1.2 Arduino接口简介1.3 RW007软件包简介1.4 RT-Thread env工具简介 二、创建工程2.1 新建工程2.2 添加rw007软件包2.3 打开RW007配置项2.4 启用pin驱动2.5 禁用rw007的ST…

Cloud微服务:Ribbon负载均衡

个人简介&#xff1a;Java领域新星创作者&#xff1b;阿里云技术博主、星级博主、专家博主&#xff1b;正在Java学习的路上摸爬滚打&#xff0c;记录学习的过程~ 个人主页&#xff1a;.29.的博客 学习社区&#xff1a;进去逛一逛~ Ribbon负载均衡 一、Ribbon - 负载均衡原理、流…

探索 虚拟化技术+Docker部署与操作

目录 一、你知道哪些云 1.1国内云 1.2国外云 二、Iaas、 Paas、SaaS三种云服务区别 2.1第一层叫做IaaS 2.2第二层就是所谓的PaaS 2.3第三层也就是所谓SaaS 三、虚拟化架构 3.1寄居架构 3.2源生架构 3.3操作系统虚拟化架构 3.4混合虚拟化架构 四、虚拟化特点及优势…

jmeter5.4.1源码编译(IDEA)问题解决

问题现象&#xff1a;最近想更深入的研究下jmeter5.4.1的原理及功能具体实现&#xff0c;从官网down了个源码&#xff0c;在本地使用IDEA工具导入项目、编译时&#xff0c;报以下错误&#xff1a; class jdk.internal.loader.ClassLoaders$PlatformClassLoader cannot be cast…

vue整合Echarts

首先打开网址https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 进入Echars官网找到自己想要的图形我这里选择的是柱形图 点开完整代码直接cv大法 下载Echars的npm npm install echarts 在vue里面挂在个div 导入相关包 写个方法 就是cv过来的 然后改成后端传过来的值…