Emu3-VisionTokenizer

Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能

多模态模型 Github 开源项目 Emu3 模型 Huggingface 图像生成视频生成人工智能

Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。

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介绍相关项目

MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型

GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频

MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术，大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异，多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架，专门应对任意长度视频的处理难题，有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。

MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构

GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉

MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。

MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络，适用于各种分辨率的图像处理

GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉

MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构，结合自注意力和混合块，实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力，并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理，适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包，详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。

multimodal - PyTorch多模态模型开发框架

GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习

TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型，用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建，集成视觉适配器，支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异，超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度，采用60亿(图像,文本)对训练，知识覆盖至2023年12月。

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。

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

tokenizer_titok_s128_imagenet - 基于PytorchModelHubMixin的开源图像标记化模型

GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin图像标记化开源项目机器学习模型模型深度学习

tokenizer_titok_s128_imagenet是一个开源的图像标记化模型，基于Apache-2.0许可。该项目利用PytorchModelHubMixin技术与Hugging Face模型库集成，专注于图像tokenization。它支持PyTorch模型hub功能，为图像处理研究和开发提供了实用工具。项目源码托管于GitHub的1d-tokenizer仓库。

Phi-3-vision-128k-instruct - 突破性视觉语言模型 128K上下文、多模态理解能力

GithubHuggingfacePhi-3-Vision-128K-Instruct图像理解多模态模型开源项目微软模型自然语言处理

Phi-3-vision-128k-instruct是一个开放式多模态模型,支持128K token的上下文处理。该模型通过文本和视觉数据集训练,在图像理解、OCR和图表分析等任务中表现优异。经过监督微调和偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。作为Phi-3系列的成员,它适用于资源受限环境下的通用图像理解任务,为AI系统和应用提供支持。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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