Ovis1.6-Gemma2-9B

Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案

图像处理 Github 模型 transformers 开源项目多模态 Huggingface 大语言模型 Ovis1.6

Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型，致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5，它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升，并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现，支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。

Github

Huggingface

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owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

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OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练，OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位，可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解

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InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。

gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型

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Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

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CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

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Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型

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PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。

owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型，支持多文本查询

AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测

OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型，使用CLIP作为多模态骨干，通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层，并附加分类和框头，能够处理多文本查询，扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP，提高了其在公开检测数据集上的性能，有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。

owlv2-base-patch16 - 零样本文本对象检测，提高计算机视觉的识别效果

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OWLv2是一种多模态模型，通过结合CLIP的骨干和ViT样的Transformer，实现零样本文本对象检测。通过去除视觉模型的代币池层，并加入轻量级的分类和框头部，提升开放词汇分类的效果。使用公开的图像-文本数据集训练和微调，旨在优化图像与文本的匹配度。该模型目标帮助研究人员探索计算机视觉模型的鲁棒性和泛化性能，特别适用于未标注对象的识别领域，主要受众为AI研究人员

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

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LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型，通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型，它展现出强大的视频理解和跨场景能力，实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成，为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。

paligemma-3b-pt-448 - 多语言视觉语言模型适用于多种图像相关任务

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PaliGemma-3b-pt-448是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的多语言视觉语言模型。该模型支持图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答和文本阅读等任务。在多项基准测试中表现优异,尤其擅长处理高分辨率图像。研究人员和开发者可将其作为预训练模型,用于微调各类视觉语言应用。

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