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ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP

对比图文模型在零样本图像分类中的新进展

这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练,旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库,用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注,可能会包含偏见或不准确之处,请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。

bart-large-mnli - 基于BART的NLI模型实现零样本多领域文本分类
BARTGithubHugging FaceHuggingface多语言自然语言推理开源项目模型自然语言推理零样本分类
bart-large-mnli是一个在MNLI数据集上微调的BART模型,可用于零样本文本分类。它通过将待分类文本作为前提,候选标签作为假设,实现灵活的多领域分类。支持多标签分类,可通过Hugging Face pipeline或PyTorch使用。该模型为NLP任务提供了一种简单有效的分类方法,无需针对特定领域进行训练。
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。
owlvit-base-patch32 - OWL-ViT:基于CLIP的开放词汇目标检测模型
CLIPGithubHuggingfaceOWL-ViT开源项目模型目标检测计算机视觉零样本学习
OWL-ViT是一种基于CLIP的目标检测模型,专注于开放词汇和零样本检测任务。它结合了ViT结构的视觉编码器和因果语言模型的文本编码器,通过端到端训练实现了灵活的文本条件目标检测。该模型支持单一或多个文本查询,能够在未见过的类别上进行定位和分类,为计算机视觉领域的研究提供了新的工具和方向。
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。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
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。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型,用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建,集成视觉适配器,支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异,超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度,采用60亿(图像,文本)对训练,知识覆盖至2023年12月。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
blip2-opt-2.7b - 集成图像理解与语言生成的视觉语言模型
BLIP-2GithubHuggingface图像描述图像识别开源项目模型自然语言处理视觉问答
BLIP-2 OPT-2.7b是一款结合CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-2.7b语言模型的视觉语言系统。该模型能够进行图像描述、视觉问答和图像对话等任务,通过独特的查询转换器架构实现了高效的图像理解和文本生成。BLIP-2在图像-文本处理领域展现出广泛应用前景,但也存在潜在偏见和局限性,需要在实际应用中谨慎评估。
japanese-cloob-vit-b-16 - 基于CLOOB的日语图像文本融合模型
CLOOBGithubHuggingfacerinna人工智能开源项目模型自然语言处理计算机视觉
这是一个专为日语开发的CLOOB(对比离一升压)模型,用于图像和文本的融合处理。模型采用ViT-B/16架构作为图像编码器,12层BERT作为文本编码器,并在CC12M数据集上进行训练。该模型提供了简单的使用方法和实现示例,可应用于图像识别和自然语言处理任务。模型在Apache 2.0许可下发布,允许用于研究和商业用途。
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