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VisCPM

基于CPM-Bee的多模态大模型 对话和图像生成

VisCPM是基于CPM-Bee语言模型开发的开源多模态大模型系列,包含VisCPM-Chat和VisCPM-Paint两个模型。VisCPM-Chat支持中英双语多模态对话,VisCPM-Paint实现文到图生成。该项目仅通过英文数据预训练即实现了出色的中文多模态能力,在中文开源多模态模型中表现优异。VisCPM开源供个人和研究使用,旨在促进多模态大模型领域进步。

InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型,支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练,具有32K tokens上下文窗口,提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文,可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文,为AI研究和开发提供了实用工具。
3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型
3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型
3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型
Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可
internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型,支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布,为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。
CreativeChatGLM - 使用大模型修改和续写内容
ChatGLMGithub人工智能修订功能开源项目离线包续写功能
CreativeChatGLM是一个创新的AI对话生成工具,用户可以通过续写和修订功能产生量身定制的创意内容。该项目提供多种环境配置方案,无论是开发者还是非技术人员,都能快速启动使用。离线包选项适应不同的硬件需求,使用户可以在任何网络状况下,即插即用地开始创作。支持续写和修订对话,增强对话内容的个性化和创新性。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
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