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ELLA

大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐

ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型,具有出色的区域理解和视觉定位功能,能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位,在多模态引用表达理解基准方面表现优秀,并提供详细的安装、数据准备和训练指南,方便用户进行自定义训练。
ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux
GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制
Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面,下载并运行各种模型,如Llama 3.1和Gemma 2等,并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外,Ollama允许用户自定义和优化模型,满足不同的应用需求,如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时,Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js,提供全面的桌面客户端支持,使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。
AlignProp - 通过奖励反向传播优化文本到图像扩散模型
AlignPropGithub图像生成奖励反向传播开源项目文本到图像扩散模型模型微调
AlignProp是一种创新的文本到图像扩散模型优化方法,通过端到端反向传播奖励梯度来实现。该方法能有效对齐模型与下游任务目标,包括图像-文本语义一致性、美学质量和可控性。相比传统强化学习方法,AlignProp能在更少训练步骤内获得更高奖励,并且概念简单,为扩散模型优化提供了高效直接的解决方案。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen,一种先进的AI图片生成工具,利用深度语言理解和极致的图像真实性,实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录,还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统,优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题,当前未开放源代码或公共演示版本。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列,提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码,支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展,实施严格的使用政策。项目包含多个仓库,构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈,为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
dalle-playground - 在线文本到图像实验平台
DALL-E PlaygroundGithubOpenAIStable Diffusion V2开源项目文本到图像本地开发
dalle-playground是一个基于Stable Diffusion V2的在线文本到图像实验平台,支持简易Github前端试用及本地或Docker-compose部署,让技术爱好者体验高效的图像生成。平台还支持本地开发方式,提升了处理效率和操作流畅性。
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