awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

7 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesMulti-modal Embedding Generation

The process of converting multiple data types into a unified vector space via network requests.

Distinct from Multi-Modal Tokenizers: Focuses on the end-to-end generation service rather than the specific tokenizer logic.

Explore 7 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Multi-modal Embedding Generation. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Multi-modal Embedding Generation GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • jina-ai/clip-as-serviceالصورة الرمزية لـ jina-ai

    jina-ai/clip-as-service

    12,829عرض على GitHub↗

    Clip-as-service is a deployable framework for generating multi-modal embeddings and executing neural searches. It provides a vector embedding server and a CLIP embedding API to convert images and text into shared vector representations via network interfaces. The system functions as a multi-modal ranking system and neural search engine, enabling the retrieval of images through text queries or the identification of matching text descriptions for images. It also includes a visual reasoning service used to analyze images and verify object presence, counts, and colors by comparing visual data aga

    Converts images and text into vector representations via network requests for neural search and similarity tasks.

    Python
    عرض على GitHub↗12,829
  • hanxiao/bert-as-serviceالصورة الرمزية لـ hanxiao

    hanxiao/bert-as-service

    12,831عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن خدمة تضمين BERT عالية الأداء وخادم استدلال مصمم لتعيين تسلسلات النص إلى متجهات رقمية ذات طول ثابت. يعمل كخدمة ميكرو لتعلم الآلة وخادم نموذج موزع يفصل معالجة الطلبات عن الحوسبة الثقيلة. يستخدم النظام بنية تحتية للمراسلة ZeroMQ لتوفير تواصل منخفض زمن الوصول بين العملاء الموزعين وخادم الاستدلال. يدمج معالجة الدفعات من جانب الخادم وتوسيع نطاق عبء عمل GPU لزيادة استخدام الأجهزة وإدارة أحجام الطلبات العالية. تدعم المنصة بنية تحتية للبحث الدلالي من خلال توليد تضمينات متعددة الوسائط لكل من النص والصور داخل مساحة متجه مشتركة. هذا يتيح البحث متعدد الوسائط، وترتيب صلة المحتوى، وإعادة ترتيب النتائج بناءً على المحاذاة الدلالية بين المحتوى المرئي وأوصاف النص. يمكن نشر الخدمة كخدمة ميكرو مرنة يمكن الوصول إليها عبر بروتوكولات gRPC أو HTTP أو WebSocket، وتتميز ببث مزدوج غير محظور للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

    Converts text and images into a unified high-dimensional vector space for cross-modal retrieval.

    Python
    عرض على GitHub↗12,831
  • yzhao062/pyodالصورة الرمزية لـ yzhao062

    yzhao062/pyod

    9,878عرض على GitHub↗

    PyOD is a Python anomaly detection library used to identify outliers in tabular, time series, graph, text, and image data. It provides a collection of algorithms for detecting anomalous data points and includes a unified detector interface that standardizes input and output signatures across its available detection algorithms. The project features a multi-modal outlier detector for identifying anomalies across diverse formats including unstructured text and images, as well as a specialized toolkit for graph-based and time-series anomaly detection. It includes an ensemble framework for combini

    Transforms diverse data formats into a common representation for unified outlier scoring.

    Pythonagentic-aianomaly-detectiondata-mining
    عرض على GitHub↗9,878
  • facebookresearch/imagebindالصورة الرمزية لـ facebookresearch

    facebookresearch/ImageBind

    9,036عرض على GitHub↗

    ImageBind is a multi-modal embedding model and joint representation learner that maps images, text, audio, and other modalities into a single shared vector space. It functions as a cross-modal retrieval framework designed to bind multiple sensory inputs into one cohesive mathematical embedding. The system uses a contrastive learning architecture to align disparate data types by maximizing the similarity between related samples. This allows the model to perform zero-shot multimodal classification and execute cross-modal data retrieval, such as locating visual content via natural language descr

    Binds various sensory inputs to a central representation, allowing one modality to be used as a query for another.

    Python
    عرض على GitHub↗9,036
  • microsoft/muzicالصورة الرمزية لـ microsoft

    microsoft/muzic

    4,928عرض على GitHub↗

    Muzic هي منصة وإطار عمل للتعلم العميق لتحليل الموسيقى وتأليفها وتوليفها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تعمل كإطار عمل لتوليد الموسيقى وأداة تحليل، باستخدام نماذج لغة كبيرة ووكلاء مستقلين لتنسيق إنشاء وتفسير الموسيقى الرمزية والصوتية. يتميز المشروع بقدراته عبر الوسائط، حيث يربط اللغة الطبيعية والموسيقى الرمزية في مساحة تضمين مشتركة للتصنيف بدون أمثلة (zero-shot) واسترجاع المعلومات. يوظف مجموعة متنوعة من المعماريات المتخصصة، بما في ذلك أطر عمل الانتشار لتوليف الصوت، وآليات الانتباه ثنائية الحبيبات لاتساق الهيكل طويل التسلسل، ونظام هجين يجمع بين قواعد نظرية الموسيقى والشبكات العصبية. تغطي المنصة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك توليد تسلسلات MIDI من النص والكلمات، وتوليف صوت الغناء العصبي، ونسخ الكلمات تلقائيًا. كما توفر أدوات لنمذجة هيكل الموسيقى، والتوليد الرمزي القائم على السمات، وتنسيق أدوات الموسيقى الخارجية عبر وكلاء مستقلين. تشمل الأدوات المساعدة خطوط أنابيب هندسة البيانات لتحويل MIDI إلى ثنائي على نطاق واسع، وترميز مجموعات البيانات، ومعالجة الإشارات الصوتية لاستخراج نوتات اللحن ومحاذاة الكلام إلى فونيم.

    Maps symbolic music and natural language into a shared joint embedding space using contrastive learning.

    Pythonai-musicdeep-learningmusic
    عرض على GitHub↗4,928
  • open-gigaai/giga-brain-0الصورة الرمزية لـ open-gigaai

    open-gigaai/giga-brain-0

    2,542عرض على GitHub↗

    giga-brain-0 is a robot action model framework designed to train and deploy neural networks that map multi-modal sensor data to physical robot control signals. It functions as a robot manipulation controller that processes high-dimensional observations to execute dexterous, long-horizon physical tasks. The project provides a multi-modal robot inference server using a client-server architecture to stream real-time vision and language observations for instant action prediction. It includes an embodiment fine-tuning pipeline to adapt pre-trained base models to specific robot hardware configurati

    Combines visual and linguistic data into a shared vector representation to generate continuous or discrete robot actions.

    Python
    عرض على GitHub↗2,542
  • vita-epfl/stable-video-infinityالصورة الرمزية لـ vita-epfl

    vita-epfl/Stable-Video-Infinity

    2,493عرض على GitHub↗

    Stable-Video-Infinity is a video synthesis tool based on Stable Video Diffusion designed for creating long-form animations and consistent visual content. It serves as an AI video extension framework and a conditioned animation synthesizer capable of producing video sequences of arbitrary length. The project enables infinite video extension by bypassing standard model duration constraints through an error-recycling loop. It supports conditioned animation synthesis using external inputs such as image streams, audio files, or skeletal motion data to guide the generation process. The framework i

    Integrates external audio and skeletal motion data to guide the animation synthesis process.

    Pythonaudio-driven-talking-facedance-generationend-to-end-filming
    عرض على GitHub↗2,493
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Multi-Modal Tokenizers
  4. Multi-modal Embedding Generation

استكشف الوسوم الفرعية

  • Cross-Modal Binding2 وسوم فرعيةLinks multiple sensory inputs to a central representation for cross-modal retrieval. **Distinct from Multi-modal Embedding Generation:** Focuses on the binding of different modalities for retrieval rather than the generation service of embeddings