Video-LLaMA

指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解

Video-LLaMA 多模态视频理解语言模型 AI对话 Github 开源项目

Video-LLaMA是一个多模态AI项目，为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后，Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互，为视频内容分析提供了新的AI解决方案。

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介绍相关项目

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型社区许可协议

Meta的多语言大模型Llama 3.2支持多种语言，优化对话与摘要任务。模型提供1B和3B版本，通过监督微调和人类反馈强化学习提升互动有用性与安全性。采用优化的Transformer架构，并利用Grouped-Query Attention提升推理能力。开发者可以根据需求进行模型微调。模型发布于2024年9月25日，采用商用许可协议，建议在商业与研究中谨慎使用。

BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新

AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构，将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作，致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型支持128K上下文

128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型

Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型

GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础

GLaMM是一种新型多模态AI模型，将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务，并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入，支持视觉对话和指代表达分割等功能，为视觉语言交互提供了新的解决方案。

Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具

AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成

Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成，使用Peft和torch库，专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载，适合要求高度注意力的场景。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术

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Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究

GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型，专注于多模态大模型和聊天机器人的研究，支持多图像和多提示生成，适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下，模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略，显著提高了生成效率。

llava-1.6-mistral-7b-gguf - 基于Mistral-7B的LLaVA多模态模型GGUF量化版

GithubHuggingfaceLLaVAMistral图像识别多模态模型开源项目机器学习模型

LLaVA-1.6-Mistral-7B是一款开源的视觉语言模型GGUF量化版本，提供3bit至8bit多个压缩等级选择。该模型整合了图像理解与对话能力，通过大规模图文对和多模态指令数据训练而成。其中4bit和5bit量化版本在性能与模型体积之间取得良好平衡，适合在计算资源有限的场景下部署使用

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阿里绘蛙

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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