7 repositorios
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.
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.
Este proyecto es un servicio de incrustación BERT de alto rendimiento y servidor de inferencia diseñado para mapear secuencias de texto en vectores numéricos de longitud fija. Funciona como un microservicio de aprendizaje automático y servidor de modelos distribuido que desacopla el manejo de solicitudes de la computación pesada. El sistema utiliza una infraestructura de mensajería ZeroMQ para proporcionar comunicación de baja latencia entre clientes distribuidos y el servidor de inferencia. Incorpora procesamiento por lotes del lado del servidor y escalado de carga de trabajo de GPU para maximizar la utilización del hardware y gestionar grandes volúmenes de solicitudes. La plataforma admite infraestructura de búsqueda semántica generando incrustaciones intermodales tanto para texto como para imágenes dentro de un espacio vectorial compartido. Esto permite la búsqueda intermodal, la clasificación de relevancia de contenido y la re-clasificación de resultados basada en la alineación semántica entre el contenido visual y las descripciones de texto. El servicio se puede implementar como un microservicio elástico accesible a través de protocolos gRPC, HTTP o WebSocket, con streaming dúplex sin bloqueo para manejar grandes conjuntos de datos.
Converts text and images into a unified high-dimensional vector space for cross-modal retrieval.
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.
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.
Muzic es una plataforma y framework de deep learning para el análisis, composición y síntesis de música impulsada por IA. Funciona como un framework de generación de música y herramienta de análisis, utilizando modelos de lenguaje grandes y agentes autónomos para orquestar la creación e interpretación de música simbólica y de audio. El proyecto se distingue por sus capacidades multimodales, mapeando el lenguaje natural y la música simbólica en un espacio de incrustación (embedding) conjunto compartido para clasificación zero-shot y recuperación de información. Emplea una variedad de arquitecturas especializadas, incluyendo frameworks de difusión para síntesis de audio, mecanismos de atención de grano dual para consistencia estructural de secuencias largas y un sistema híbrido que combina reglas de teoría musical con redes neuronales. La plataforma cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo la generación de secuencias MIDI a partir de texto y letras, síntesis de voz cantada neuronal y transcripción automatizada de letras. También proporciona herramientas para el modelado de estructuras musicales, generación simbólica basada en atributos y la orquestación de herramientas musicales externas a través de agentes autónomos. Las utilidades de soporte incluyen pipelines de ingeniería de datos para la binarización de MIDI a gran escala, codificación de conjuntos de datos y procesamiento de señales de audio para la extracción de notas de melodía y alineación de voz a fonema.
Maps symbolic music and natural language into a shared joint embedding space using contrastive learning.
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.
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.