# マルチモーダルトランスフォーマー

GITはトランスフォーマーベースの画像からテキストを生成するモデルで、入力画像に基づいて記述的なテキストを生成できます。

深層学習に基づく投資予測システムで、Transformerアーキテクチャを採用し、DeepSeep-V3とLLama3の設計構造を融合させ、株価の動向予測とテクニカル分析に使用されます。

GITはTransformerベースの生成的画像テキスト変換モデルで、視覚コンテンツをテキスト記述に変換できます。

マルチモーダル拡散トランスフォーマー（MMDiT）を基盤としたテキストから画像を生成するモデルで、敵対的拡散蒸留（ADD）技術を採用し、画像品質、レイアウト、複雑なプロンプト理解能力を向上させています。

GITはTransformerベースの画像からテキストを生成するモデルで、入力画像に基づいて記述的なテキストを生成できます。

GITはTransformerベースの生成的画像からテキストへのモデルで、視覚的コンテンツを記述的なテキストに変換できます。

GITはTransformerベースの画像からテキスト生成モデルで、大規模な画像-テキストペアで訓練され、画像キャプション生成や視覚的質問応答などのタスクを実行できます。

GITは、画像キャプション生成や視覚的質問応答などのタスク向けに、CLIP画像トークンとテキストトークンの二条件トランスフォーマーデコーダーを基にしています。

GITはTransformerベースの生成的画像テキストモデルで、画像から記述的なテキストを生成できます。

GITはCLIP画像トークンとテキストトークンの条件付けに基づくトランスフォーマーデコーダーで、画像やビデオの記述生成、視覚的質問応答などのタスクに使用されます。

GITはTransformerデコーダーベースの視覚言語モデルで、CLIP画像トークンとテキストトークンの二重条件付けで訓練され、TextVQAタスクに最適化されています。

GITはCLIP画像トークンとテキストトークンに基づくトランスフォーマーデコーダーで、大量の画像-テキストペアで訓練され、視覚的質問応答などのタスクに適しています。

GITは、画像キャプション生成や視覚的質問応答などのタスクのための、Transformerベースのデュアルコンディションデコーダーモ型です。

GITはTransformerデコーダーベースの視覚言語モデルで、画像キャプション生成や視覚的質問応答が可能

GITはTransformerベースの生成的画像からテキストへの変換モデルで、ベースバージョンはVATEXデータセットでファインチューニングされており、画像や動画の字幕生成などのタスクに適しています。

GITはCLIP画像トークンとテキストトークンの双条件トランスフォーマーデコーダーで、画像からテキストへの生成タスクに使用されます

GITはTransformerデコーダーベースの視覚言語モデルで、CLIP画像トークンとテキストトークンの条件付きトレーニングにより、画像キャプション生成や視覚的質問応答などのタスクに適しています。

GITはTransformerベースの生成的画像からテキストへのモデルで、視覚的コンテンツを記述的なテキストに変換できます。

GITはCLIP画像トークンとテキストトークンに基づくトランスフォーマーデコーダーで、画像キャプション生成や視覚的質問応答などのタスクに使用されます。

ImageNetで事前学習された汎用視覚パーシバーモデルで、畳み込み前処理とトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、画像分類タスクをサポート

英語からスペイン語へのエンドツーエンド音声翻訳のための音声テキスト変換モデル