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mgp-str-base

多粒度预测的场景文本识别开源模型

MGP-STR base-sized model是一个基于ViT和A^3模块的场景文本识别开源模型。它采用多粒度预测方法,包括字符、子词和单词级别,以提高识别精度。该模型在MJSynth和SynthText数据集上训练,适用于复杂场景的OCR任务,并可方便地集成到PyTorch项目中。

magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现
AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型
MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器,支持大规模数据集。项目包含无查找量化器,适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制,为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
siglip-base-patch16-384 - 改进型CLIP架构的图像文本预训练模型
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型深度学习计算机视觉
SigLIP是基于CLIP架构的多模态模型,通过Sigmoid损失函数优化了图像文本预训练过程。模型在WebLI数据集完成预训练,支持零样本图像分类和文本检索任务。其特点是无需全局相似度标准化,既可支持大规模批量训练,也适用于小批量场景。
MiniCPM-V-2_6 - 高性能多模态语言模型 实现单图多图视频智能理解
GithubHuggingfaceMiniCPM-V人工智能图像理解多模态大语言模型开源项目模型视频理解
MiniCPM-V 2.6是一个高效的多模态大语言模型,仅用8B参数就达到了GPT-4V级别的表现。该模型支持单图、多图和视频理解,在多项基准测试中成绩优异。它具备出色的性能、多图和视频理解能力、强大的OCR功能以及多语言支持。MiniCPM-V 2.6还以其高效率和易用性著称,可轻松部署在包括手机和平板电脑在内的各种设备上。
bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取
bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术,覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异,例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率,在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可,适用于多种英语任务,为研究人员和开发者提供有效支持。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
gte-base-en-v1.5 - 英文文本嵌入模型在自然语言处理任务中的应用
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformerstransformers分类开源项目检索模型
gte-base-en-v1.5是一个英文文本嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等自然语言处理任务中表现突出,能有效捕捉文本语义并为下游应用提供高质量的文本表示。测试结果显示,gte-base-en-v1.5在多个评估指标上取得了良好成绩,体现了其在不同应用场景中的实用价值。
layoutlmv3-base - 多模态文档AI预训练模型
Document AIGithubHuggingfaceLayoutLMv3多模态预训练开源项目文本图像掩码文档人工智能模型
LayoutLMv3是一款文档AI预训练模型,采用统一的文本和图像掩码方法。该模型架构简单,训练目标明确,适用于多种文档AI任务。通过微调,LayoutLMv3可用于表单理解、收据识别、文档问答等文本相关任务,以及文档图像分类、文档布局分析等图像相关任务。作为通用预训练模型,LayoutLMv3在文档AI领域的多项任务中表现出色。
pix2struct-tiny-random - 高效图像到文本转换的轻量级模型
GithubHuggingfaceMIT许可证图像到文本开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
pix2struct-tiny-random是一个开源的轻量级图像到文本转换模型。该模型体积小、速度快,适合在资源受限环境中使用。它能够从图像中提取和生成文本信息,可用于开发图像理解和文本生成应用。该项目采用MIT许可证,标记为image-to-text管道。
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