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paligemma-3b-pt-896

轻量级视觉语言模型支持多种图像文本任务

PaliGemma是一个轻量级视觉语言模型,基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型构建。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像描述、视觉问答、文本识别等多种视觉语言任务中表现优异。经过大规模数据预训练后,可通过微调应用于特定视觉语言场景。

gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化,适合多种语言和代码生成的模型
GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌
Gemma 2 2b是Google推出的一款模型,基于Gemini技术,能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备,通过优化词汇量和训练比例,提升模型性能,利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具,支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。
MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新
AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目
Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。
gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型
GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌
Gemma 2是由Google开发的27B参数模型,基于Gemini技术,适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本,尤其擅长生成代码和解决数学问题,弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色,具有广泛的应用价值。
Lumina-mGPT-7B-768 - 自回归多模态模型在图像生成和语言任务中的应用
GithubHuggingfaceLumina-mGPT图像生成多模态开源项目文本描述模型自动回归模型
Lumina-mGPT是一组多模态自回归模型,专注于视觉和语言任务,尤其在从文本描述生成逼真的图像方面表现出色。GitHub上的实现和示例代码让用户可以轻松探索和应用其能力。
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。
bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度多语言开源项目检索模型评估指标
bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示,适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上,该模型的主要评分达90.38,展现出较强的检索能力。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐
ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐
ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。
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。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
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