OpenOmni开源项目 – 开源多模态大语言模型

该项目是一份多模态大语言模型相关论文和资源的阅读清单，旨在汇集、分类和整理最新的研究成果，帮助研究人员和开发者了解多模态LLM的进展和最佳实践。

该项目是对多模态大语言模型的全面调查，涵盖最新进展、模型比较和评估以及多种应用场景，信息更新频繁，确保时效性。

VCoder是一个多功能视觉编码器，旨在提升多模态大语言模型的感知能力，支持图像推理和生成任务，能够识别和计算图像中的物体，同时提供分割和深度图等感知模式，并利用COCO数据集进行训练和评估。

OpenEMMA 是一个基于 LLaVA 的多模态大语言模型的开源端到端自动驾驶框架，支持多模态数据处理，提供高度可扩展性和灵活性，适用于自动驾驶系统的开发、测试和研究。

该项目是一个多模态大语言模型（MLLM）幻觉相关论文资源列表，汇集了关于MLLM中幻觉现象的研究论文，提供分类、标签和摘要，便于研究人员快速获取信息，并持续更新确保资源的时效性。

该项目是一个集成多种遥感数据源的多模态大语言模型，旨在提升视觉与语言的理解能力，支持遥感数据的分析与应用。

一款强大的多模态大语言模型，能在手机上实现视觉、语音和多模态直播的强大功能，让手机也能拥有类似GPT-4o的智能表现

MUG-U是一个强大的多模态大语言模型（MLLM），支持文本、图像、视频等多种输入，能够帮助用户轻松完成复杂的多模态任务。它在多个基准测试中表现卓越，平均准确率高达71.4%，并提供简单易用的API接口，方便快速上手。

NExT-GPT 是一个支持多种输入和输出形式的多模态大语言模型，具有灵活的处理能力，可广泛应用于文本、语音、图像和视频等多种场景。

OmniAlign-V是一个专为多模态大语言模型（MLLMs）设计的项目，旨在通过提供高质量的数据集和优化方法，提升模型在符合人类偏好方面的对齐能力。项目包含20.5万高质量图像问答对，以及专为DPO优化的负样本数据集，帮助模型更好地学习和对齐。此外，项目还引入了MM-AlignBench基准测试，使用GPT-4o作为裁判，客观评估模型在对齐人类偏好方面的表现。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯混元团队最新发布并开源的图像转视频生成框架，基于多模态大语言模型（MLLM），利用预训练的解码器结构模型作为文本编码器，增强对输入图像语义内容的理解能力，并将图像生成的语义标记与视频潜在标记相结合，以实现更全面的跨模态全注意力计算。该模型适用于多种类型的角色和场景，包括写实视频制作、动漫角色甚至 CGI 角色制作的生成。

该项目是一个精选论文列表，专注于为多模态大语言模型（MLLM）提供高效的Token合并、减少、重采样和丢弃方法。通过整合多篇相关论文，帮助开发者和研究人员理解和实现高效的Token管理策略，从而优化多模态大语言模型的Token处理效率。

HPT是HyperGAI的开源多模态大语言模型，能够有效理解文本和视觉输入之间的关系，提供强大的语义理解和生成能力，适用于各种应用场景。

该项目是一个多模态大语言模型在数学、STEM及编程领域的论文集合，旨在整合和分享最新的研究成果，推动相关领域的创新与发展。

该项目汇总了与多模态大语言模型（LLM）相关的研究论文和资源，提供最新的研究趋势和进展，支持多种模态的学习方法，适用于学术研究和工程实践。