AltCLIP

AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型

模型文本图像表示双语模型开源项目 CLIP Huggingface Stable Diffusion Github AltCLIP

AltCLIP是一个双语CLIP模型，通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异，为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion，可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重，并提供训练和使用说明。

文档

blip2-opt-2.7b - 集成图像理解与语言生成的视觉语言模型

BLIP-2GithubHuggingface图像描述图像识别开源项目模型自然语言处理视觉问答

BLIP-2 OPT-2.7b是一款结合CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-2.7b语言模型的视觉语言系统。该模型能够进行图像描述、视觉问答和图像对话等任务，通过独特的查询转换器架构实现了高效的图像理解和文本生成。BLIP-2在图像-文本处理领域展现出广泛应用前景，但也存在潜在偏见和局限性，需要在实际应用中谨慎评估。

blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成

BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型

BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解，实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署，提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。

TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法

GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习

TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法，采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示，TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能；TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下，推理速度提升2倍，在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具

GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像

SkyPaint由奇点智源开发，支持中文和英文文本输入，生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化，支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint，模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练，显著降低算力需求，提升模型性能。项目持续优化，旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案，适用于多语言图文检索和生成任务。

CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能

CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习

本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。

blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型

BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解

BLIP是一个视觉-语言预训练框架，利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制，减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色，包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答，此外，还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成，应用灵活多样。

StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型

GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习

StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型，基于OpenAI的CLIP ViT，通过1.1百万街景图像进行训练，与传统监督模型相比具有更优性能，适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联，可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域，并有助于导航和自动驾驶技术的改进。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

CLIPSelf - 视觉Transformer自蒸馏实现开放词汇密集预测

CLIPSelfCOCOGithub密集预测开放词汇开源项目视觉Transformer

CLIPSelf项目提出创新自蒸馏方法,使视觉Transformer能进行开放词汇密集预测。该方法利用模型自身知识蒸馏,无需标注数据,提升了目标检测和实例分割等任务性能。项目开源代码和模型,提供详细训练测试说明,为计算机视觉研究提供重要资源。

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