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BakLLaVA

突破性多模态语言模型创新

BakLLaVA多模态语言模型视觉指令微调AI训练Github开源项目

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构，将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作，致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

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介绍相关项目
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。
InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型
GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型
InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型，专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色，并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本，BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
LAVIS - 多任务语言与视觉模型的统一接口和便捷数据下载工具
BLIPGithubLAVISSalesforceX-InstructBLIPlanguage-vision开源项目
LAVIS是一款用于语言与视觉智能研究的Python库，提供统一接口，支持图像文本预训练、检索和视觉问答等10多种任务，并包含20多个数据集和30多个预训练模型。其模块化设计和自动下载工具简化了数据准备和模型训练，是开发多模态应用的理想选择。
Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta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
Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。
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。
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。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
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。
VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准
GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型
VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。
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