ViLMedic开源项目 – 医学多模态研究框架

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

transformers-ruby是为Ruby语言提供最新的Transformers技术的库，支持多种模型架构，适用于各种自然语言处理任务，并提供丰富的功能，能够与Ruby语言无缝集成。

PatrickStar使得更大、更快、更环保的预训练模型在自然语言处理领域成为可能，推动AI的普及。

TensorFlow Similarity是一个专注于快速简化相似度学习的Python包，旨在促进相似度和度量学习的开发与应用。

simplicial-embeddings 是一个基于 Pytorch Lightning 的自监督学习库，专注于视觉表示学习。它提供了多种自监督学习方法，并集成了 Pytorch Lightning 的易扩展性和集成性。该库还包含预训练模型，便于快速部署和应用。

Flair是一个非常简单的框架，旨在提供最先进的自然语言处理技术，支持多种预训练模型，并拥有简单易用的API，适用于多种语言的文本处理，同时可以与其他深度学习框架（如PyTorch）无缝集成。

DiffBIR是一个基于扩散模型实现盲影像复原的项目，支持多种类型的图像，包括动漫、人物、风景和物品等，旨在有效处理盲图像问题，适用于多种应用场景。

这是一个专注于推荐系统领域的研究进展收集库，涵盖了对比学习、数据增强和自监督学习的最新成果。该项目集成了多个推荐系统研究的文献，旨在为研究人员提供全面的参考资料，以便更好地理解和应用这些先进技术。

基于 AbdomenAtlas 3.0 数据集的腹部 CT 扫描图像和医学报告的先进分割与报告生成模型，专为医学影像领域提供高质量的辅助诊断工具。该项目致力于提升医学影像分析的效率和准确性，支持医学专业人员在临床决策中做出更好的判断。

Transformer语言模型域自适应工具包，用于将基于Transformer的语言模型适应于新的文本领域。该工具包支持多种预训练模型，并提供灵活的配置选项，使得用户能够轻松调整和评估模型在特定领域的表现，从而有效提升自然语言处理任务的效果。

基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。

Hugging Face是一个专注于人工智能的开放源代码平台，旨在通过开放科学推进和普及人工智能技术。该项目提供了一系列工具和库，帮助开发者和研究人员轻松构建和应用自然语言处理（NLP）模型。

这是一个精心整理的关于图与自监督学习在推荐系统中应用的资源列表，涵盖了基于图的推荐系统、自监督学习技术、资源整合与整理以及多种推荐算法的支持。

EnergeticAI是为无服务器功能优化的TensorFlow.js，提供快速冷启动、小模块大小和预训练模型，非常适合在Node.js应用中集成开源AI。

jepa-intuitive-physics是一个通过自然视频的自监督预训练，让机器学会直观物理理解的项目。它利用自监督学习方法，无需标注数据即可训练，提供了完整的代码和数据，支持多种模型评估，为研究直观物理理解提供了强大的工具。