vilt-b32-mlm

探索无卷积技术在ViLT模型中的应用

语言建模 Github 开源项目 PyTorch 模型 Huggingface ViLT 深度学习图像处理

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。

ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用

ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型，支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库，通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度，适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练，提高了模型性能。

TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法

CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏

TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。

chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习

项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型，支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析，具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀，包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API，用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合

GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法

本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法，并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向，让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。

blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术

BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练

BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架，通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色，并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能，还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。

llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。

BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM

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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。

XLM-Roberta-Large-Vit-B-32 - 多语言CLIP模型的高性能文本编码器

CLIPGithubHuggingfaceXLM-Roberta图像编码器多语言开源项目文本编码器模型

XLM-Roberta-Large-Vit-B-32是一个多语言CLIP模型的文本编码器,支持超过50种语言。该模型与ViT-B-32图像编码器配合,可实现跨语言的图像-文本匹配。在MS-COCO数据集的多语言文本-图像检索任务中,R@10指标表现优异。模型可轻松提取多语言文本嵌入,为跨语言视觉-语言任务提供支持。使用简单,适用于多语言环境下的图像搜索、内容理解等应用场景。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

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