chameleon

多模态早期融合基础模型的开源实现

Meta Chameleon 多模态模型 AI研究模型推理可视化工具 Github 开源项目

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术

GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研

Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述

这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。

OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统

GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理

OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统，基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制，该系统能够处理图像等多种数据形式，在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发，目前主要处理图像数据，未来计划扩展到音频等更多模态。

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。

llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能，能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出，主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据，在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。

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。

open_flamingo - 开源多任务视觉语言模型，支持图像文本生成和多模态训练

DeepMindGithubMultimodalOpenFlamingoPyTorchVision-Language Model开源项目

该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现，用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集，通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型，实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手，并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈，支持多种语言和视觉编码器，适用于多种应用场景。

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