MiniGPT4-Video-专为视频理解而设计的多模态大模型

Apollo是一个专为视频理解设计的一系列大型多模态模型，能处理视频语言任务，包括长视频理解、时间推理和多轮视频对话，具有高效扩展性和优异的性能表现。

WriteBot AI是一个AI写作工具，能够为各种目的生成内容，如博客文章、电子邮件模板、社交媒体帖子和网站内容等。它通过根据给定的提示或上下文自动生成高质量文本，帮助用户节省写作时间和精力。

Momentor项目旨在通过精细的时序推理技术，推动视频语言模型的发展，提升视频内容的理解和分析效果。

包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例

Merlin是一种由和支持的新型MLLM，展示了增强的视觉理解、未来推理和多图像输入分析能力。研究人员提议将未来建模引入多模态LLM（MLLMs）中，以提高对基本原则和主体意图的理解。他们利用了现有学习范式启发的预见性预训练（FPT）和预见性指令调优（FIT）技术。

PaLI-3是一个相对更小、更快且更强大的视觉语言模型，其性能表现优于大小为其10倍的类似模型，专注于多模态任务的高效处理。

北京大学的多模态图像视频识别项目，旨在将视觉信息融入语言特征空间，以推动大型视觉-语言模型的发展。

SlowFast-LLaVA是苹果开源的一个用于视频理解和推理的免训练多模态大型语言模型。该模型无需任何数据微调即可直接应用于视频理解任务，并且在多种视频问答任务和基准测试中表现优秀，可媲美或优于最先进的视频LLMs。它适用于多种多模态任务，如视频问答、视频生成、视频分类等，是视频理解和推理任务的强基线模型。

MovieLyzer是一个由人工智能驱动的平台，允许用户通过上传视频并输入查询来搜索视频内容，以找到特定事件及其精确时间戳。用户可以使用自然语言查询来快速定位视频中的关键片段。

AutoSeg-SAM2是一个基于SAM2/SAM1的自动视频分割工具，能够全自动处理视频，追踪视频中的对象并检测出新对象，适用于视频内容分析和物体追踪等多种场景。

Qwen2-VL 是一款由 Qwen 团队（Alibaba Cloud 开发）推出的视觉语言多模态大模型，特别适用于处理复杂布局的 PDF 文档，通过结合视觉和语言模式提取内容，支持表格、标题等的识别和转换。该模型在多个基准测试中表现出色，尤其在文档理解方面，72B 版本甚至超过 GPT-4o 和 Claude 3.5-Sonnet。

ViralMoment是一款尖端AI工具，提供实时社交媒体趋势、品牌提及和网红活动的深入分析，帮助品牌和内容创作者迅速适应在线内容快速变化的动态。它能对视频内容进行逐帧分析，为用户提供独特的竞争优势。

InternVL 是由 OpenGVLab 团队开发的开源多模态大模型，旨在提供接近 GPT-4V 和 Gemini Pro 等商业模型性能的替代方案。它支持多种模态任务，包括图像理解、文本生成、跨模态检索等，并且在多个基准测试中表现出色。InternVL 系列模型参数覆盖从 1B 到 78B，适用于各种规模和复杂度的任务。

Qwen2.5VL 是阿里巴巴 Qwen 系列的最新旗舰视觉语言模型，专注于图像、文本和视频的多模态理解与识别。该模型在视觉代理、视频理解和文档解析等方面表现出色，支持层级定位、JSON 格式输出和秒级事件定位。Qwen2.5VL 能够处理超过 1 小时的视频，适用于安防、教育、商业和娱乐等多个领域。

MME-CoT是一个为多模态大模型提供全面推理能力评估的基准测试工具。它覆盖了数学、科学、OCR等六大领域，通过提出三项新指标，深度剖析模型的推理质量、鲁棒性和效率，揭示模型在视觉推理任务中的表现，从而助力多模态模型的发展。

Too long; didn't watch AI 是一款人工智能驱动的工具，能够将任何视频总结成简明易懂的内容，帮助用户摆脱信息过载。

YouTube Transcripts Machine (YTM) 是一个专注于从 YouTube 视频中提取字幕和时间戳的 web 应用程序，旨在提升用户体验。通过自动化技术解决了提取字幕的效率问题，特别适合需要快速获取视频内容的用户。项目基于 Stagehand 和 BrowserBase 进行浏览器自动化，呈现一个干净、用户友好的界面，带有交互式时间戳，方便用户快速定位视频内容。此外，项目支持 OpenAI 的 GPT 模型，并可通过 stagehand.config.ts 配置 Anthropic Claude，增加了 AI 处理能力。

VILA是一系列开源的视觉语言模型（VLM），旨在优化视频理解和多图像理解的效率和准确性。它通过预训练和多模态设计，支持长视频理解、多图像推理和高效的边缘部署。VILA在多个基准测试中表现优异，适用于自动驾驶、医疗影像分析等领域。

VILA 是一个开源视觉语言模型 (VLM) 系列，旨在优化效率和准确性，适用于边缘、数据中心和云计算环境。它采用交错图像-文本预训练方法，支持多图像处理，并具有强大的上下文学习能力，能够快速学习新概念。VILA 在视频理解、多图像推理等任务中表现出色，广泛应用于研究和工业领域。

InspireMusic 是阿里巴巴通义实验室开源的音乐生成技术，基于多模态大模型技术，支持通过简单的文字描述或音频提示快速生成多种风格的音乐。核心架构包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder，能实现文本生成音乐、音乐续写等功能。支持多种曲风、情感表达和复杂的音乐结构控制，提供高质量的音频输出和长音频生成，并为研究者和开发者提供丰富的音乐生成模型训练和调优工具。

一种计算效率高的多模态混合专家模型，能够从包括多个长文档和数小时的视频和音频在内的数百万个Tokens上下文进行推理。

SummarQ是一个提供免费的智能YouTube视频摘要和问答的网站，利用ChatGPT生成简明扼要的摘要，并提供视频相关问题的回答功能。