MiniGPT-4

视觉语言多任务学习的统一接口

MiniGPT-v2 视觉语言模型多任务学习大型语言模型图像理解 Github 开源项目

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。

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。

llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型，整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络，该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口，并提供4位量化和Flash Attention 2优化，以提升性能和效率。作为开源项目，LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。

cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型

CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

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MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型

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VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制，通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型，VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现，可集成到transformers库中实现图像文本交互，并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。

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。

llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互

GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型

这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍，节省58%内存。支持8种官方语言，适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构，通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐，保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩

基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型，通过FP8动态量化技术实现模型压缩，在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出，可通过vLLM实现快速部署，提供OpenAI兼容接口，适合商业场景应用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型，集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模，支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构，通过监督学习和人类反馈优化，在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权，需遵循Llama 3.2社区许可协议。

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