VideoLLaMA2-7B

多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用

模型推理多模态大语言模型开源项目视频问答空间-时间建模模型 VideoLLaMA 2 Huggingface Github

VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解，利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答，提供训练与推理代码，适用于多种场景需求，并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。

LLaVA-Video-7B-Qwen2 - 基于Qwen2的多模态视频理解与交互模型

GithubHuggingfaceLLaVA-VideoQwen2人工智能多模态模型开源项目模型视频指令微调

LLaVA-Video-7B-Qwen2是基于Qwen2语言模型的7B参数多模态模型，专注于视频理解和交互。该模型支持处理最多64帧的视频，可进行图像、多图像和视频的交互。经LLaVA-Video-178K和LLaVA-OneVision数据集训练，具备32K tokens的上下文窗口。在ActNet-QA、EgoSchema和MLVU等多个视频理解基准测试中表现出色。模型提供了简便的代码，方便研究人员生成视频描述和回答相关问题。

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。

Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法增强跨模态交互能力

GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解

Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。

Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型，支持大规模文本和图像解析

CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解

CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型，支持中文和英文，表现出显著性能提升，比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率，特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上，用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验，适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。

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

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉

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。

llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互

GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型

这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。

llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型支持图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型

LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。

llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉

模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用，采用多样化的数据集提升不同任务表现，适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型模型评估自动回归模型自然语言处理补充授权

LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

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