Startseite Projekte VisCPM
VisCPM
Python

VisCPM

[ICLR'24 spotlight] Chinesische und englische multimodale große Modellreihe (Chat und Malen) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列

von OpenBMB · GitHub
Sterne
Forks
Erstellt
Letzter Commit
Sprache
diffusion-modelslarge-language-modelsmultimodalPython
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Verwenden Sie fortschrittliche Modelle, um in Chinesisch und Englisch zu chatten oder Bilder zu erstellen, und zeigen Sie multimodale Fähigkeiten.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
VisCPM — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
1 0631 062
2026-07-202026-08-31
📈 VisCPM verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

[ICLR'24 spotlight] Chinesische und englische multimodale große Modellreihe (Chat und Malen) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列

VisCPM hat 1.1k Sterne auf GitHub. Es wurde 88-mal geforkt. VisCPM ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: diffusion-models, large-language-models, multimodal, transformers.

Frequently asked questions

Was ist VisCPM?

[ICLR'24 spotlight] Chinesische und englische multimodale große Modellreihe (Chat und Malen) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列

Ist VisCPM Open Source?

VisCPM ist ein Open-Source-Projekt.

Ist VisCPM kostenlos?

Ja. VisCPM ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

In welcher Sprache ist VisCPM geschrieben?

VisCPM ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — VisCPM

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=openbmb-viscpm)](https://olud.ai/project/openbmb-viscpm.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.