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ViP-LLaVA

改进大型多模态模型的视觉提示理解能力

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。

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。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型深度学习
LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型,通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力,支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法,训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用,商业应用受限。
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。
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。
llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉
模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用,采用多样化的数据集提升不同任务表现,适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。
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。
InternVL2-40B - 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。
LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型
GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率
LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。
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