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3D-VisTA

简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTA计算机视觉自然语言处理预训练模型多模态融合Github开源项目

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

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介绍相关项目
Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
LLaVA-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示
GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目
LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型，提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型，支持学术任务和指令跟随应用。
3DTopia - 创新的文本到3D模型生成系统
3DTopia3D资产优化Github两阶段生成开源项目扩散模型文本到3D生成
3DTopia是一个创新的文本到3D生成模型，采用双阶段处理方法。第一阶段利用扩散模型快速生成候选项，第二阶段对选中的资产进行精细化处理。这种方法支持高质量3D内容的快速创建，实现了从文本描述到逼真3D模型的高效转换。3DTopia结合了先进的机器学习技术，为3D设计、游戏开发和虚拟现实等领域提供了新的可能性。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练
ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型
ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集，旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本，可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据，以及GPT-4-Turbo生成的文本指令，总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型，有望推动该领域的进一步发展。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理，同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异，性能达到开源模型领先水平。
bridgetower-large-itm-mlm-itc - BridgeTower 优化视觉语言表示学习的创新模型
BridgeTowerGithubHuggingface图像文本匹配多模态开源项目模型视觉语言模型预训练
BridgeTower模型通过在单模态和跨模态编码器间引入桥接层，实现了视觉和文本表示的有效对齐融合。仅用400万图像预训练，该模型在多个视觉语言任务上表现出色，如在VQAv2测试集达78.73%准确率。BridgeTower为视觉语言表示学习提供了新思路，显示出广阔应用前景。
Michelangelo - 新型3D形状生成技术，形状-图像-文本对齐方法
3D形状生成GithubMichelangelo图像条件生成多模态对齐开源项目文本条件生成
Michelangelo项目提出'先对齐后生成'方法，解决2D图像或文本生成3D形状的难题。通过形状-图像-文本对齐空间，该技术缩小了不同模态间的差距。项目核心包括SITA-VAE模型(用于3D形状编码和重建)和ASLDM模型(学习多模态到形状空间的映射)。实验结果显示，这种方法能生成质量更高、多样性更强、且与输入条件语义一致性更好的3D形状。
llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型
此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。
Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理
GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。
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