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MiniGPT-4

视觉语言多任务学习的统一接口

MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。

GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
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。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练
ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型
ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集,旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本,可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据,以及GPT-4-Turbo生成的文本指令,总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型,有望推动该领域的进一步发展。
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目,通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练,有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型,并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4 - 轻量级视觉问答模型实现实时图像对话
GPU内存优化GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-V图像识别开源项目模型模型量化深度学习
MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4通过int4量化技术实现低内存视觉问答功能,仅需9GB显存即可运行。基于Hugging Face框架开发,支持实时图像对话和流式输出,为视觉AI应用提供高效且资源友好的解决方案。
MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新
AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目
Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。
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