VITA——omni开源多模态大模型

最新推荐文章于 2025-09-10 16:01:12 发布
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#python #语言模型

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Hello VITA

2个限制对应VITA的2个优势：

  • 无唤醒词

  • 实时打断

双语instruction tuning

基座为Mixtral-8x7B-v0.1 ，是一个SMoE，但是在中文理解能力上较差

将词汇量从 32000 拓展到了 51747

使用 500万 的双语语料进行指令调优

多模对齐和instruction tuning

视觉模态

图片

使用 InternViT-300M-448px 作为视觉encoder

basic tile size: 448 x 448, training with 1 - 12 tiles,

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hqc87v5
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神经网络实用工具（整活）系列---使用silero-vad标注语音中的人物对话
weixinhum
06-02 6684
当我们使用神经网络来进行音频转文字的操作时，往往需要先把存在语音的音频片段筛选出来再送到音频转文字的神经网络中去筛选，否则总会出现奇奇怪怪的问题。在本篇文章中，我们介绍一种比较常用的做法，也就是用pytorch提供的silero-vad语音活性检测网络来标记出语音中存在人物对话的部分。废话不多说，直接上代码（代码的操作很简单，就是将一个名为1.mp3的音频文件进行语音活性检测，然后将检测到的语音片段存在一个叫做1的文件夹中，文件名包含了片段开始的时间戳。
VITA：开源交互式全模态大型语言模型的探索
步子哥的博客
08-12 584
在大型语言模型（LLMs）快速发展的今天，交互式和多模态能力已经成为了研究的热点。随着GPT-4o等先进模型的出现，展示了文本、视觉和音频信号的综合处理能力，标志着多模态大型语言模型（MLLMs）迈向了一个新的阶段。然而，尽管闭源模型在这些领域取得了显著的成绩，开源模型在多模态交互体验方面仍显得力不从心。这一现状促使我们推出VITA——第一个开源的多模态大型语言模型，旨在同时处理视频、图像、文本和音频，并提供先进的交互体验。
纯onnxruntime运行SileroVad——基于机器学习的高性能VAD
wuyongfan6589的博客
12-01 2212
由于PyTorch主要是一个训练框架，依赖性较多，且在生产环境中往往过于庞大（Linux环境通常需要几个GB的空间）。与PyTorch相比，ONNX Runtime的推理速度更快，依赖性更小，仅为28MB。（Voice Activity Detection，语音活动检测）是一种技术，用于识别音频流中语音和非语音的区域。随着AI技术的发展，基于机器学习的VAD库应运而生，其中SileroVAD就是今天的主角。的工具，它支持对单个音频片段（chunk）进行语音检测，同时也能进行流式语音中断检测。
silero-vad：Silero VAD：经过培训的企业级语音活动和数字检测器
02-12
Silero VAD Silero VAD：经过培训的企业级语音活动检测器（VAD），数字检测器和语言分类器。 企业级语音产品变得非常简单（请参阅我们的模型）。 当前，除WebRTC语音活动检测器（）外，几乎没有任何高质量/现代/免费/公共语音活动检测器。 WebRTC虽然开始显示其年龄，但遭受许多误报。 同样在某些情况下，能够使大型口语语料库匿名（即删除个人数据）也至关重要。 如果个人数据包含（i）名称（ii）某些私人ID，则通常被认为是私人/敏感的。 名称识别是一个非常主观的问题，它取决于语言环境和业务案例，但是语音活动和号码检测是非常常规的任务。 主要特点： 现代，便携； 低内存占用； 优于WebRTC的指标； 在庞大的语音语料库和噪音/声音库上受过训练； 比WebRTC慢，但对于IOT /边缘/移动应用程序足够快； 与WebRTC（大多数情况下会从声音中分辨出静
Long-VITA：突破百万Tokens限制！开源多模态大模型新标杆
Paper weekly
03-01 958
近期，多模态大模型（MLLMs）发展迅速，但开源模型在长上下文场景（如长视频或高分辨率图像）中仍显著落后于闭源模型。部分专注于长上下文场景的开源模型在短上下文场景（如短视频或静态图像）中又表现不佳。为此，腾讯优图实验室和南京大学等联合推出全开源、可复现的多模态大模型 Long-VITA，原生支持 4096 帧图像或者 100 万 Tokens 输入，在支持长上下文场景的同时，保持短上下文场景的优异...
探索Silero VAD：高效语音活动检测库
gitblog_00051的博客
03-23 4475
探索Silero VAD：高效语音活动检测库 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad 是一个由Snakers4团队开发的开源项目，专注于实时和离线语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）。VAD是一种关键技术，在语音识别、通话质量监控、音频剪辑等领域发挥着重要作用。本文将深入解析Silero VAD的项目...
政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于本地Linux Ubuntu系统部署及应用Mini-Omni：让语言模型可以在媒体流中边听边说边思考 —— 一个致力于让自己成为多模态大语言模型“轮子”的家伙
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
09-12 1481
Mini-Omni是一个开源的多模态大型语言模型，可以同时听、说和思考。它具有实时端到端的语音输入和流式音频输出的会话能力。
AI全栈工程师——15 多模态大语言模型
念头通达
04-28 1516
多模态大语言模型（MLLM）的定义、多模态（图-文）模型的发展历程、多模态大语言模型的应用、图文对话系统的搭建、Beyond VL：支持更多模态输入的大语言模型、使用多模态大语言模型完成更多任务
大模型多模态输入研究：文本、语音、图片的 token 化路径分析
最新发布
weixin_41413777的博客
09-10 565
在当前人工智能领域，大型语言模型 (LLM) 已经从单一的文本处理能力扩展到能够理解和生成多种模态的内容。2025 年的今天，随着 GPT-5、Gemini Ultra、Llama 4 等新一代大模型的发布，多模态处理能力已成为衡量大模型性能的关键指标。
语音活动检测模型SileroVAD
神棍之路
04-02 2416
SileroVAD 凭借其工业级精度与轻量化特性，已成为开源语音处理生态中的标杆工具。开发者可通过。
silero-vad 训练代码
08-13
silero-vad 训练代码 自己制作数据集
omniGraffle模板—3d Flowchart
04-12
omniGraffle模板的3d版Flowchart，模板精美，十分丰富
开源项目 | 多模态大模型VITA：同时处理视频、图像、文本和音频（非常详细）收藏这一篇就够了！
m0_56255097的博客
09-18 7046
VITA，通过整合架构创新和先进的训练与发展策略，实现了这两个属性：1）统一框架，以端到端的方式处理文本、视觉和音频信号；2）实现自然多模态人机交互的能力。首先，基于官方的Mixtral 8x7B模型，扩展其中文词汇量，并通过高质量的双语文本语料库进行进一步的指令调优，使其具备中文和英文的理解能力。其次，通过收集大量高质量的多模态数据，对文本特征空间与视频、图像和音频进行对齐，并引入状态令牌来识别输入查询的类型，从而实现端到端的交互。
腾讯优图开源多模态大模型VITA : GPT-4o的简易平替！
xxue345678的博客
08-16 1381
LLM指令微调、多模态对齐和多模态指令微调。
VITA 模型解读，实时交互式多模态大模型的 pioneering 之作
kakaZhui的博客
03-30 386
今天回顾一下多模态模型VITA，当时的背景是OpenAI 的 GPT-4o 惊艳亮相，然而，当我们将目光投向开源社区时，却发现能与之匹敌的模型寥寥无几。模态支持不全：大多聚焦于文本和图像，对音频、视频的支持有限。交互体验割裂：难以实现真正的实时、低延迟、可打断的自然语音交互。端到端能力不足：往往依赖于多个独立模型的级联（如 ASR-LLM-TTS），存在错误累积和优化困难的问题。在这样的背景下，应运而生。由腾讯优图实验室等机构联合推出的 VITA，被誉为。
【AI实践】xiaozhi-esp32虾哥开源版-分析
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AI_Gump的博客
03-02 2万+
开源ESP32嵌入式设备端大模型语音助手
腾讯版GPT-4o平替方案：VITA
ljp1919的专栏
09-01 1973
VITA是腾讯优图实验室在交互式全模态大语言模型方面的一次新探索。近年来，大语言模型(LLM)和多模态大语言模型(MLLM)的快速发展给人工智能领域带来了巨大变革。特别是GPT-4等模型展现出的强大多模态能力和自然交互体验，为MLLM的实际应用奠定了基础。然而，开源社区在这一领域还存在明显的差距。为了推动开源MLLM的发展，来自腾讯优图实验室等机构的研究人员提出了VITA模型，这是首个开源的能够同时处理视频、图像、文本和音频的多模态大语言模型，并且具备先进的多模态交互体验。
腾讯&南大 最新联合发布｜VITA：首个开源交互式全能多模态大模型！
2401_84204207的博客
11-18 1229
GPT-4o 的多模态能力和互动体验在实际应用中具有重要意义，但开源模型在这两方面的表现普遍较弱。为此，本文提出了VITA，首个开源的多模态大语言模型（MLLM），能够同时处理和分析视频、图像、文本及音频，同时具备高级的多模态交互体验。基于 Mixtral 8×7B 语言模型，VITA 扩展了中文词汇并进行了双语指令调优，并通过多任务学习赋予视觉和音频处理能力。实验表明，VITA 在多种单模态和多模态基准测试中表现优异，同时显著提升了自然的人机交互体验。
Qwen2.5-Omni：多模态端到端模型论文介绍
资源摘要信息:"Qwen2.5-Omni技术报告是一份关于AI领域内一个多模态模型的技术文档。该模型名为Qwen2.5-Omni，它被设计为一个端到端的系统，可以处理多种模态的信息，包括文本、图像、音频和视频，并能同时以流式方式...
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