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多模态生成模型提升图像与文本的交互性

IDEFICS是基于开源数据开发的多模态文本生成模型,处理图像和文本输入并生成文字。模型可描述视觉内容、回答图像相关问题,性能接近于原闭源模型Flamingo。IDEFICS有80亿和9亿参数版本,通过微调增强在对话中的表现,建议优先使用增强版。

fuyu-8b - 无需图像编码器的轻量级多模态开源模型
Fuyu-8BGithubHuggingface人工智能图像识别多模态模型开源项目模型计算机视觉
Fuyu-8B是Adept AI开发的开源多模态模型,基于decoder-only transformer架构设计。模型无需图像编码器即可处理任意分辨率图像,处理速度在100毫秒以内。在图表解析、UI交互和视觉定位等任务中展现稳定性能,同时在标准图像理解测试中表现良好。作为基础模型,适合通过微调来满足不同场景需求。
llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型 实现图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化
LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调,该模型实现了图像理解和对话能力,支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务,并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化,可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。
InternVL2-4B - 先进多模态大语言模型探索视觉语言理解新高度
GithubHuggingfaceInternVL2图像理解多模态大语言模型开源项目指令微调模型
InternVL2-4B是一个多模态语言模型,集成InternViT-300M-448px视觉编码器和Phi-3-mini-128k-instruct语言模型。该模型在文档理解、图表问答和场景文字识别等任务中表现优异,超越多数开源方案。支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,在多模态能力评测中展现与商业模型相当的性能。
fromage - 支持多模态输入输出的语言模型
FROMAGeGithub图像检索多模态开源项目模型预训练
该页面介绍了FROMAGe项目,为其多模态输入输出任务提供代码和模型权重。包含详细的设置指南、预训练检查点、图像检索预计算嵌入、推理和训练示例以及评估脚本。研究人员可使用这些资源在视觉故事讲述和对话生成等任务中实现突破。欢迎访问项目主页和在线演示参与讨论。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型,可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异,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,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度,在大规模图像-文本对数据上训练,具备多语言处理能力。
stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型,提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术,该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色,适合设计、创作与研究领域,年收入低于100万美元的用户可免费使用。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统
CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型,采用数据过滤网络(DFN)技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异,平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类,可与OpenCLIP框架无缝集成,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。
CapsFusion - 创新的大规模图像描述生成框架
CapsFusionGithub图像文本数据大型多模态模型大语言模型开源项目数据集
CapsFusion是一个用于生成高质量图像描述的创新框架。该项目结合大型语言模型,融合真实和合成图像-文本对,解决了大规模多模态模型训练中的可扩展性和知识保留问题。CapsFusion提供120M数据集、模型和分布式推理代码,为多模态预训练研究提供重要资源。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
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