Logo
Project Icon

InternViT-6B-448px-V1-5

提升视觉模型分辨率及多语言OCR精度

Github开源项目视觉基础模型高分辨率处理InternViT-6B-448px-V1-5图像特征提取HuggingfaceOCR能力模型

InternViT-6B-448px-V1-5在InternViT-6B-448px-V1-2的基础上，通过动态调整训练图像分辨率和强化数据集质量来提高模型的高分辨率处理和OCR能力。该模型具有5540M参数，使用1到12块瓦片进行训练，并通过PaddleOCR进行了中英文OCR处理，增强了多语言OCR性能。建议在构建视觉语言模型时，使用最后一层的特征。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface文档文档论文论文
介绍相关项目
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类
CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型，在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法，能够进行零样本图像分类，在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库，用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异，还具有训练成本低的特点，为计算机视觉研究提供了新的发展方向。
Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型，具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码，通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话，可根据上下文生成和优化图像。经专业评估，该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。
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。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。
attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型，实现与导出工具
Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目
该项目提供了基于注意力机制的OCR模型，结合了CNN与LSTM，用于图像识别，并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务，并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x，未来计划升级到Tensorflow 2。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号