VisCPM

基于CPM-Bee的多模态大模型对话和图像生成

VisCPM 多模态大模型 CPM-Bee 中英双语开源 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型

AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理

VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制，通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型，VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现，可集成到transformers库中实现图像文本交互，并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。

viz-gpt - 使用聊天界面从表格数据集进行上下文数据可视化的工具

GithubVizGPT交互式聊天界面图表生成开源项目数据可视化自然语言处理

VizGPT结合人工智能与自然语言处理，可生成图表并让用户通过聊天界面编辑，使数据可视化更灵活和互动。与当前市场上的其他视觉产品如Tableau相比，VizGPT的聊天界面交互提供了无需先行专业知识即可构建和调整可视化的便利。

llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理

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。

GeoChat - 专为遥感领域打造的视觉语言模型

AIGeoChatGithub开源项目视觉语言模型计算机视觉遥感

GeoChat是一款专门针对遥感领域开发的视觉语言模型。它采用LLaVA-1.5架构，通过新创建的遥感多模态数据集进行训练，能够处理高分辨率遥感图像并进行区域级推理。GeoChat可以完成图像描述、视觉问答和场景分类等多项遥感任务，且具备零样本学习能力。该模型在多个基准测试中表现出色，为遥感图像分析提供了新的解决方案。

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。

Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能

GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答

Monkey是一个开源的多模态大模型项目，通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统，支持离线和在线部署。此外，项目还开源了多级描述生成数据集，并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具，方便研究人员进行实验和改进。

AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型

AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模

AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型，能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示，实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本，前者实现了四种模态的对齐，后者基于AnyInstruct数据集训练，支持灵活的多模态交互。

blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术

BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练

BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架，通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色，并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能，还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

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