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3 Repos

Awesome GitHub RepositoriesCross-Modal Binding

Links 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

Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Cross-Modal Binding. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Cross-Modal Binding GitHub Repositories

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  • facebookresearch/imagebindAvatar von facebookresearch

    facebookresearch/ImageBind

    9,036Auf GitHub ansehen↗

    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
    Auf GitHub ansehen↗9,036
  • microsoft/muzicAvatar von microsoft

    microsoft/muzic

    4,928Auf GitHub ansehen↗

    Muzic ist eine Deep-Learning-Plattform und ein Framework für KI-gestützte Musikanalyse, Komposition und Synthese. Es fungiert als Musikgenerierungs-Framework und Analysetool, das große Sprachmodelle und autonome Agenten nutzt, um die Erstellung und Interpretation symbolischer und auditiver Musik zu orchestrieren. Das Projekt zeichnet sich durch seine cross-modale Fähigkeiten aus, bei denen natürliche Sprache und symbolische Musik in einen gemeinsamen Embedding-Raum für Zero-Shot-Klassifizierung und Informationsabruf abgebildet werden. Es verwendet eine Vielzahl spezialisierter Architekturen, einschließlich Diffusions-Frameworks für die Audiosynthese, Dual-Grain-Aufmerksamkeitsmechanismen für strukturelle Konsistenz bei langen Sequenzen und ein hybrides System, das musiktheoretische Regeln mit neuronalen Netzwerken kombiniert. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich der Generierung von MIDI-Sequenzen aus Text und Liedtexten, neuronaler Gesangssynthese und automatisierter Liedtext-Transkription. Sie bietet zudem Tools für die Modellierung von Musikstrukturen, attributbasierte symbolische Generierung und die Orchestrierung externer Musiktools über autonome Agenten. Unterstützende Dienstprogramme umfassen Data-Engineering-Pipelines für die MIDI-Binarisierung im großen Maßstab, Datensatz-Kodierung und Audiosignalverarbeitung für die Extraktion von Melodienoten und die Ausrichtung von Sprache zu Phonemen.

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

    Pythonai-musicdeep-learningmusic
    Auf GitHub ansehen↗4,928
  • vita-epfl/stable-video-infinityAvatar von vita-epfl

    vita-epfl/Stable-Video-Infinity

    2,493Auf GitHub ansehen↗

    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
    Auf GitHub ansehen↗2,493
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Multi-Modal Tokenizers
  4. Multi-modal Embedding Generation
  5. Cross-Modal Binding

Unter-Tags erkunden

  • Motion ConditioningIntegration of external motion signals such as skeletal data or audio to guide video synthesis. **Distinct from Cross-Modal Binding:** Focuses on using external signals to guide animation motion rather than just retrieving embeddings
  • Music EmbeddingsFrameworks that map music and natural language into shared vector spaces for similarity matching. **Distinct from Cross-Modal Binding:** Focuses on the specific mapping of music and text rather than general sensory input binding