EventGPT

让大模型看懂事件相机数据,实现动态场景理解与问答

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 11 🐛 待处理 16 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 115
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

EventGPT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队XduSyL
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,event-language,event-stream-understanding,eventgpt,foundation-models,llm,mllms,mutilmodel,representation-learning
GitHub 星标★ 115
上线时间2024-11-25 00:00:00
代码更新2025-07-26
仓库体积19.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

EventGPT 是一个面向事件流(event stream)理解的多模态大语言模型框架,源自 CVPR 2025 论文。它解决的是传统视觉模型难以高效处理高时间分辨率、稀疏且异步的事件相机数据的问题,将事件流转化为适合大语言模型理解的表征,从而支持事件描述、问答、推理等任务。其核心能力包括:设计事件流专用的 tokenizer 和编码器,将事件数据映射到语言模型的语义空间;支持与文本、图像等多模态信息联合建模;提供完整的训练和推理流程,便于研究者复现与扩展。该项目旨在为事件相机数据与 LLM 的融合提供基础范式,推动动态视觉理解、机器人感知等领域的发展。

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 ★ 115

核心亮点

  • 首次将事件流与多模态大语言模型系统结合,提供完整基线
  • 开源训练代码和模型权重,便于复现 CVPR 2025 成果
  • 针对事件数据特性设计专用编码器,兼顾稀疏性与时间信息

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定事件数据集,泛化到实际场景需额外适配

适用场景

  • 事件相机动态场景理解与描述
  • 机器人实时感知与交互问答
  • 高动态范围视觉任务研究

替代项目

Video-LLaVA、LLaMA-VID、TimeChat

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