vitsGPT开源项目 – 语义增强的文本到语音合成工具

最小 PyTorch 实现的 GPT-2 和 Llama，旨在简化代码以便更容易理解和使用，并且能够在短时间内训练出性能良好的自然语言生成系统。

Music LLM 是一个基于 PyTorch 的音乐生成和文本转语音（TTS）整合系统，使用以 LLaMA 为基础的大型语言模型（LLM）。其音乐生成部分可在单张 RTX 4090 GPU 上高效训练，耗时不到 10 小时，适合资源有限的研究环境。项目可能整合了现有开源项目如 ChatMusician（音乐生成）和 Llasa-8B（TTS），但具体整合方式尚不明确。

Segment Anything Fast 是一个面向批量离线推断的高效图像分割工具，基于PyTorch实现，旨在提供快速、便捷的图像分割解决方案，适合在本地环境中使用。

minGPT是用PyTorch重新实现的GPT，旨在变得小巧、干净、可解释和具有教育意义，适合学习和研究。

一本从机器学习的基础知识开始，一步步地建立您对语言模型的理解的书。官网上可以在线阅读但不能下载。

基于PyTorch从零实现的Flow Matching生成模型框架，支持MNIST数据集的有条件和无条件生成。包含MiniUnet模型结构，支持classifier-free guidance，可在CPU上运行。提供了完整的训练推理代码和详细注释，适合学习和理解Flow Matching算法原理

smolGPT是一个从零开始训练迷你大语言模型的工具，采用纯PyTorch实现，代码简洁无冗余，支持高效训练、混合精度和梯度累积。预训练模型仅需18.5小时，适合快速上手。项目专为教育目的设计，帮助用户理解大语言模型的训练过程，并适用于小规模文本生成任务。此外，smolGPT还支持flash attention和现代采样技术，可用于研究和实验，快速验证模型效果。

高效稀疏注意力机制(NSA)的PyTorch实现，让模型训练更省时省力！该项目通过硬件对齐设计和原生可训练的特性，支持多种稀疏模式，灵活适配不同的深度学习任务，显著提高训练效率，减少资源消耗。

pytorch-openpose是一个基于PyTorch的OpenPose实现，支持手部和身体的姿态估计。该项目提供了实时姿态估计功能，适用于视频中的人体姿态分析、手势识别等应用。由于其基于PyTorch，具有灵活性和高性能，并且是开源项目，社区驱动开发。

该项目提供了多种生成模型的PyTorch实现，包括VAE、BIRVAE、NSGAN、MMGAN、WGAN、WGANGP、LSGAN、DRAGAN、BEGAN、RaGAN、InfoGAN、fGAN和FisherGAN等。代码带有详细注释，易于理解，并包含交互式可视化工具，帮助用户更好地理解和解释不同生成模型的行为。

EvTexture是一种基于事件相机的高频动态细节来提升视频纹理质量的新方法。通过多次迭代优化细节信息，确保在时间轴上每一帧的细节都能保持一致。该项目提供了Pytorch实现，并已在ICML 2024上发表。项目支持多种数据集，并提供了预训练模型和测试集，方便用户快速测试和使用。

Movenet.Pytorch是Google推出的MoveNet在Pytorch中的实现，包含训练代码和预训练模型，适用于人体关键点检测任务。

Perceiver IO是DeepMind的Perceiver IO的非官方PyTorch实现，支持分布式训练，具有通用输入处理能力，适用于图像、文本和音频等多种任务，设计高效，能够处理大规模数据。

EasyBertVits2是一个简化了Bert-VITS2模型使用的工具，可以从文章生成富有情感的语音，提供高质量的语音合成，便于开发者和用户使用。

DCA (DeepCrossattention) 是一种用于增强Transformer网络中残差连接的新机制。它通过可学习的权重和深度交叉注意力动态地结合不同层的信息，从而提高语言模型的性能、训练效率和稳定性。DCA采用Pytorch实现，可通过pip安装，并提供如DCAGPT等类用于构建和训练Transformer模型，专注于语言建模任务。