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vilt-b32-mlm

探索无卷积技术在ViLT模型中的应用

ViLT模型利用无卷积方法在多个数据集进行预训练,专注于掩码语言建模。由Kim等人发布,适用于图像与文本结合场景。可通过PyTorch代码实现简单安装和试用,支持掩码位置的文本填补,推动自然语言处理和图像识别时跨模态学习的进展。

vilt-b32-finetuned-vqa - ViLT:基于Transformer的无卷积视觉语言问答模型
GithubHuggingfaceViLTVision-and-Language Transformer图像处理开源项目模型自然语言处理视觉问答
vilt-b32-finetuned-vqa是一个在VQAv2数据集上微调的视觉问答模型,基于ViLT架构。该模型无需卷积或区域监督,可高效处理图像和文本的多模态任务。通过PyTorch,开发者能轻松实现视觉问答功能,只需输入图像和问题即可。这一模型为视觉语言理解领域的研究和应用提供了有力支持。
VILA1.5-3b - 交错图像文本预训练的视觉语言模型突破
GithubHuggingfaceVILA图像文本预训练多图像推理开源项目模型视觉语言模型边缘部署
VILA1.5-3b是一款基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像推理、上下文学习和视觉思维链等能力,可通过AWQ 4位量化部署于边缘设备。该模型采用交错图像-文本预训练、语言模型解冻和指令数据重混合等创新技术,有效提升了视觉语言和纯文本任务性能。VILA1.5-3b支持多种硬件架构,适用于计算机视觉、自然语言处理等研究领域。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
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。
VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理
GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人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。
InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型,结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异,能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出,部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练,该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
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