LLaVA-NeXT

大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

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LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

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介绍相关项目

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

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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。

llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型

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LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型，整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络，该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口，并提供4位量化和Flash Attention 2优化，以提升性能和效率。作为开源项目，LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。

llava-v1.6-vicuna-7b-hf - 改进的多模态AI模型增强图像理解和常识推理能力

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LLaVA-NeXT是基于LLaVA-1.5的改进版多模态AI模型。通过增加输入图像分辨率和优化视觉指令调优数据集，该模型显著提升了OCR和常识推理能力。它结合了预训练的大型语言模型和视觉编码器，适用于图像描述、视觉问答和多模态聊天机器人等任务。LLaVA-NeXT支持动态高分辨率处理，并采用多样化、高质量的数据混合方法，从而提供更精确和全面的图像理解。

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LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型，通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力，支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法，训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用，商业应用受限。

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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。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

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LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

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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。

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LLaVa-v1.6-mistral-7b-hf是基于Mistral-7B的多模态视觉语言模型，通过提高输入图像分辨率和优化视觉指令微调数据集，增强了推理、OCR和世界知识能力。该模型适用于图像描述、视觉问答等多模态对话任务，为开发高性能多模态聊天机器人提供了强大支持。

llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

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LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。

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LLaVa-1.6在提升图像分辨率和视觉指令数据集的基础上，增强了光学字符识别（OCR）和常识推理能力。整合了大型语言模型与视觉编码器，可用于图像描述、视觉问答和多模态聊天等应用。通过优质数据组合和动态高分辨率支持复杂的应用场景，优化算法效率，利用4位量化和Flash-Attention 2提升生成速度，使其成为多模态AI的一种先进工具。

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