Cadre d'entraînement RL multimodal pour les modèles de diffusion et omni
Entraînez des modèles capables de générer du contenu à partir de plusieurs types de données en utilisant un cadre spécialisé.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentCadre d'entraînement RL multimodal pour les modèles de diffusion et omni
verl-omni compte 671 étoiles sur GitHub. Il a été forké 108 fois. verl-omni est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2026. verl-omni est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : diffusion-models, flow-matching, grpo, multimodal.
Cadre d'entraînement RL multimodal pour les modèles de diffusion et omni
verl-omni est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. verl-omni est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
verl-omni est disponible sous licence Apache-2.0.
verl-omni est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/verl-project-verl-omni.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.