Vision CAIR Group, KAUST, supported by Mohamed Elhoseiny
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El grupo de investigación Vision CAIR, asociado a KAUST, mantiene una presencia activa en GitHub con una amplia gama de repositorios públicos. Utilizando principalmente Python y Jupyter Notebook, sus proyectos notables incluyen MiniGPT-4 y ChatCaptioner, que son utilizados en la investigación y el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento de video.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
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
No se proporcionó descripción para este repositorio.
LTVRR
No se proporcionó descripción para este repositorio.
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
No se proporcionó descripción para este repositorio.
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
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affectiveVisDial
No se proporcionó descripción para este repositorio.
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
No se proporcionó descripción para este repositorio.
HalentNet
No se proporcionó descripción para este repositorio.
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
No se proporcionó descripción para este repositorio.
UnlikelihoodMotionForecasting
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HomeGPT
No se proporcionó descripción para este repositorio.
ROLL
An Efficient and User-Friendly Scaling Library for Reinforcement Learning with Large Language Models
Goldfish_website
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3dreftransformer
No se proporcionó descripción para este repositorio.
FishNet2.0
No se proporcionó descripción para este repositorio.
affective-vision-language
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Zero-Shot-Learning
VisionCAIR Zero-Shot Learning Research
Affective-and-Creative-AI
VisionCAIR Affective and Creative AI Research
lifelong_fact_learning
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feelings
No se proporcionó descripción para este repositorio.
CIZSL
Creativity Inspired Zero-Shot Learning
GDPP
Generator loss to reduce mode-collapse and to improve the generated samples quality.
Preguntas frecuentes
¿Qué construye Vision-CAIR en GitHub?
Vision-CAIR desarrolla herramientas y modelos relacionados con la inteligencia artificial y la comprensión de video. Sus repositorios incluyen proyectos como MiniGPT-4 y LongVU, que son relevantes para la investigación en visión por computadora.
¿Qué lenguajes de programación utiliza Vision-CAIR?
La organización Vision-CAIR utiliza principalmente Python y Jupyter Notebook para sus proyectos en GitHub. También emplean HTML y JavaScript en algunos de sus repositorios, lo que refleja su enfoque en la investigación y el desarrollo de software.
¿Son públicos los repositorios de Vision-CAIR?
Sí, todos los repositorios de Vision-CAIR son públicos en GitHub. Esto permite a otros investigadores y desarrolladores acceder a sus códigos y contribuciones en el ámbito de la inteligencia artificial y el análisis de video.
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