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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。

DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力
AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习
DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练
Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练
Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态,专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto,并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外,项目已发布关键技术如E5、BEiT-3,涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域,为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
InternLM-XComposer - 多模态视觉语言模型实现超高分辨率理解与多场景交互
GithubInternLM-XComposer-2.5多回合多图对话多模态大语言模型开源项目网页制作高分辨率图像理解
InternLM-XComposer-2.5是一款高级多模态视觉语言模型,能处理高达96K的复杂图文背景。该模型优秀适用于超高清图像分析、多轮对话生成、网页创建等任务,并通过特殊算法优化输出质量,在多个基准测试中表现卓越。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
bridgetower-large-itm-mlm-itc - BridgeTower 优化视觉语言表示学习的创新模型
BridgeTowerGithubHuggingface图像文本匹配多模态开源项目模型视觉语言模型预训练
BridgeTower模型通过在单模态和跨模态编码器间引入桥接层,实现了视觉和文本表示的有效对齐融合。仅用400万图像预训练,该模型在多个视觉语言任务上表现出色,如在VQAv2测试集达78.73%准确率。BridgeTower为视觉语言表示学习提供了新思路,显示出广阔应用前景。
Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目
AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
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