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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。

e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
LanguageBind_Image - 基于语言实现多模态预训练绑定
GithubHuggingfaceICLRLanguageBind多模态开源项目数据集模型视频语言预训练
LanguageBind是一种创新的多模态预训练方法,通过语言将视频、音频、深度图像等不同模态绑定。该项目提出了包含1000万条多模态数据的VIDAL-10M数据集,并在多个模态任务上实现了领先性能。LanguageBind无需中间模态即可扩展到检测等任务,开源了全部模态预处理代码和API接口,为多模态AI研究提供了有力工具。
XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究
GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练
Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果,包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集,以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型,和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议,代码和数据集已公开,社区成员可以贡献和提出建议。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频
Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解
Chat-UniVi是一个多模态AI模型,采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术,有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练,Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异,性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话,能处理包含多个图像或视频的复杂场景,为视觉AI研究提供新思路。
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。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
moondream1 - 轻量级视觉语言模型 强大性能与高效结构的完美结合
GithubHuggingfacemoondream1人工智能图像识别开源项目模型深度学习视觉问答
moondream1是一个包含1.6B参数的视觉语言模型,基于SigLIP、Phi-1.5和LLaVa训练数据集开发。尽管规模较小,该模型在VQAv2和GQA等基准测试中展现出接近大型模型的性能。moondream1能够解析图像内容,回答相关问题,并生成详细描述。该开源项目仅限于研究用途,不可用于商业应用。研究人员可通过简洁的Python代码实现图像理解和问答功能。
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