Awesome-Video-MLLMs

一站式追踪视频多模态大模型前沿,快速找到所需模型和基准。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 6 🐛 待处理 6 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 75
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

Awesome-Video-MLLMs 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队pipixin321
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型awesome-list,benchmarks,large-language-models,mllm,multimodal-instruction-tuning,multimodal-video-understanding,video-understanding
GitHub 星标★ 75
上线时间2024-12-04 00:00:00
代码更新2025-09-01
仓库体积9 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Awesome-Video-MLLMs 是一个专注于视频多模态大模型(MLLMs)及其基准测试的资源汇总项目,覆盖短视频、长视频和流式视频理解三大场景。它系统整理了最新的视频理解模型架构、训练方法、评估基准和数据集,帮助研究者和开发者快速追踪领域前沿。项目以精选列表形式呈现,每个条目附有论文链接和代码仓库,解决了视频理解领域信息分散、入门门槛高的问题。核心能力包括:分类梳理短视频(如时序动作定位)、长视频(如跨场景叙事)和流式视频(如实时交互)的模型与基准;收录了从经典到最新的代表性工作;提供结构化的导航,便于按需查找。作为早期项目,其内容仍在快速迭代,但已具备成为视频MLLM领域重要参考的潜力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 75

核心亮点

  • 覆盖短视频、长视频、流式视频三大细分方向,分类清晰,便于按需检索
  • 收录了最新视频MLLMs和基准测试,紧跟领域前沿,信息时效性强
  • 每个条目附论文和代码链接,方便深入研究与复现

不足之处

  • 项目处于早期,星标数少,内容完整性和维护持续性待观察
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究者调研视频理解领域最新模型和基准
  • 工程师选型视频MLLM用于具体业务场景
  • 学生入门视频多模态学习,快速建立知识地图

替代项目

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models、Awesome-Video-Understanding、Awesome-LLM

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