Vision CAIR Group, KAUST, supported by Mohamed Elhoseiny
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Die Vision CAIR Research Group, KAUST, hat eine bedeutende Präsenz auf GitHub mit einer Vielzahl an öffentlichen Repositories. Die Hauptprogrammiersprachen sind Python, Jupyter Notebook, HTML und JavaScript. Zu den bemerkenswerten Projekten gehören MiniGPT-4, ChatCaptioner und LongVU, die zur Förderung von Forschung und Entwicklung im Bereich der KI beitragen.
Top-Sprachen
Öffentliche Repositories
MiniGPT-4
Open-sourced codes for MiniGPT-4 and MiniGPT-v2 (https://minigpt-4.github.io, https://minigpt-v2.github.io/)
MiniGPT4-video
Official code for Goldfish model for long video understanding and MiniGPT4-video for short video understanding
ChatCaptioner
Official Repository of ChatCaptioner
LongVU
[ICML 2025] Official PyTorch implementation of LongVU
VisualGPT
VisualGPT, CVPR 2022 Proceeding, GPT as a decoder for vision-language models
MiniGPT-Med
Open-sourced code of MiniGPT-Med
3DCoMPaT-v2
3DCoMPaT++: An improved large-scale 3D vision dataset for compositional recognition
MammalNet
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
LTVRR
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
artemis-v2
Code for the paper: It is Okay to Not Be Okay: Overcoming Emotional Bias in Affective Image Captioning by Contrastive Data Collection
RelTransformer
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
dochaystacks
Document Haystacks: Vision-Language Reasoning Over Piles of 1000+ Documents, CVPR 2025
Infinibench
Official InfiniBench: A Benchmark for Large Multi-Modal Models in Long-Form Movies and TV Shows
3DCoMPaT
Official repository for the 3DCoMPaT dataset (ECCV2022 Oral)
iMotion-LLM
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
affectiveVisDial
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
saai-factory-tutorial-creative-ai
Creative AI for Visual Art and Music slides and demos.
AF-Guide
Official repository of Action-Free Guide
CWAN
Creative Walk Adversarial Networks: Novel Art Generation with Probabilistic Random Walk Deviation from Style Norms
Freshness-Aware-PER
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
HalentNet
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
CIZSLv2
CIZSL++: Creativity Inspired Generative Zero-Shot Learning. T-PAMI under review.
WAGA
Code for Wölfflin Affective Generative Analysis paper published in ICCC 2021
cs326-few-shot-classification
CS326 Practical assignment #2: few-shot classification
GRaWD
Imaginative Walks: Generative Random Walk Deviation Loss for Improved Unseen Learning Representation. CVPR 2022 Workshop, ICCC 2022.
artelingo
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
UnlikelihoodMotionForecasting
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
HomeGPT
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
ROLL
An Efficient and User-Friendly Scaling Library for Reinforcement Learning with Large Language Models
Goldfish_website
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
3dreftransformer
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
FishNet2.0
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
affective-vision-language
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
Zero-Shot-Learning
VisionCAIR Zero-Shot Learning Research
Affective-and-Creative-AI
VisionCAIR Affective and Creative AI Research
lifelong_fact_learning
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
feelings
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
CIZSL
Creativity Inspired Zero-Shot Learning
GDPP
Generator loss to reduce mode-collapse and to improve the generated samples quality.
Häufige Fragen
Was baut Vision-CAIR auf GitHub?
Vision-CAIR entwickelt eine Reihe von Projekten, die sich auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen konzentrieren. Zu den Hauptprojekten gehören MiniGPT-4 für generative Modelle und ChatCaptioner für die Verarbeitung von Bildbeschriftungen.
Welche Programmiersprachen verwendet Vision-CAIR?
Die Vision CAIR Research Group nutzt hauptsächlich Python und Jupyter Notebook für ihre Projekte. Auch HTML und JavaScript finden Anwendung, insbesondere in Web-basierten Anwendungen und Visualisierungen.
Sind die Repositories von Vision-CAIR öffentlich?
Ja, alle Repositories von Vision-CAIR sind öffentlich zugänglich. Dies ermöglicht es der Gemeinschaft, auf die entwickelten Codes zuzugreifen und diese für eigene Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu nutzen.
Ist diese Sichtbarkeit gewollt?
Überwache Vision CAIR Research Group, KAUST mit RepoGuard und werde benachrichtigt, sobald ein neues öffentliches Repository auftaucht.
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