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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。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型,为图像生成和理解设立新基准
GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型
VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型,专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式,适用于广泛的视觉任务,包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估,VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能,超越了现有最先进的视觉Transformer模型,为计算机视觉领域提供了新的基准。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型,通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征,显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节,并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征,增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调,MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
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