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VILA1.5-13b

多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型

此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外,还包括推理、训练及评估的指南,及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐
ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐
ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。
idefics2-8b - 多模态AI模型实现图文交互
GithubHuggingfaceIdefics2图像理解多模态模型开源项目模型自然语言对话视觉AI
Idefics2是一款多模态AI模型,支持图像和文本的任意序列输入并生成文本输出。它能回答图像问题、描述视觉内容、基于多图创作故事,也可作为纯语言模型使用。相比前代,Idefics2在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著提升。模型提供8B参数基础版、指令微调版和长对话优化版,均以Apache 2.0许可开源发布。
moondream - 小巧高效的视觉语言模型 兼容多平台运行
AI问答Githubmoondream图像识别开源项目深度学习视觉语言模型
moondream是一款小型视觉语言模型,可在多种平台上运行。该模型在VQAv2、GQA和TextVQA等基准测试中表现优异,能够回答图像相关问题并提供详细描述。moondream支持批量处理,可通过transformers库或GitHub仓库使用。尽管体积小巧,该模型在图像理解和问答任务上表现出色。
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。
VPGTrans - 低成本跨语言模型迁移的视觉提示生成器VPGTrans指南
GithubVL-LLMVL-LLaMAVL-VicunaVPGTrans开源项目视觉提示生成器
VPGTrans框架通过迁移视觉提示生成器,显著降低大语言模型的资源消耗和训练数据需求。该项目包括VL-LLaMA和VL-Vicuna两阶段训练方法,并详细介绍了安装、评估和训练步骤,由新加坡国立大学和清华大学的研究人员开发。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
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