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InternVL2-40B

强化跨模态大语言模型的能力

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型
此开源项目使用多模态模型,准确率介于85.1%至93.7%之间,在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型,LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互,经过大型图像及视频数据集训练,使用bfloat16精度。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用
GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答
VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解,利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答,提供训练与推理代码,适用于多种场景需求,并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。
llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉
模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用,采用多样化的数据集提升不同任务表现,适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。
llava-v1.6-vicuna-13b-hf - 多模态聊天机器人:增强图像识别和常识推理能力
GithubHuggingfaceLLaVa-Next图像文本问答多模态开源项目模型生成优化视觉编码器
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。
Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解
Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型,在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像,理解超过20分钟的长视频,并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术,该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型,可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。
llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型 集成Vicuna-13b实现视觉智能对话
GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答
LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型,通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解,支持自然的图文交互。采用transformer架构,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
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。
Idefics3-8B-Llama3 - 提升视觉文本处理能力的多模态模型
GithubHuggingfaceIdefics3多模态开源项目文档理解模型模型优化视觉文本处理
Idefics3-8B是由Hugging Face开发的开放性多模态模型,支持处理任意图像和文本序列进行文本生成。该模型在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著增强,适用于图像描述和视觉问答任务。Idefics3-8B主要通过监督微调进行训练,可能需要多次提示以获得完整回答。与Idefics2相比,Idefics3在文档理解能力上表现更为出色,并增加了视觉标记编码的多项改进和丰富的数据集支持。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术
CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目
VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型,增加图像编码模块,实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版,提供推理代码和部署脚本,并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化,扩展应用场景。
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