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

Emu - 多模态AI模型图像文本智能生成的新突破

EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知

Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列，包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力，能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异，超越了许多现有模型。作为通用基础模型，Emu适用于广泛的应用场景，如智能创作、视觉分析等，代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步，为下一代AI技术发展铺平道路。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解

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

InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型，结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异，能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出，部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练，该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。

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。

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。

MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新

AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目

Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。

llava-onevision-qwen2-0.5b-si - 多模态AI模型实现图像、多图和视频的智能交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视觉语言模型

LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2的多模态AI模型，能够处理图像、多图和视频输入。它具有32K tokens的上下文窗口，支持英文和中文交互。该模型在AI2D、ChartQA和DocVQA等多项任务中表现优异，为视觉语言应用提供了强大的基础。LLaVA-OneVision采用LLaVA-OneVision数据集进行训练，可轻松集成到各类视觉语言项目中。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理

GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合

GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法

本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法，并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向，让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。

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