pix2struct-base

Pix2Struct预训练模型，实现多语言视觉-文本任务

文本解码器开源项目模型 Github Huggingface Pix2Struct 视觉语言理解图像编码器预训练

Pix2Struct是一种预训练的图像-文本模型，专用于多种任务，如图像字幕生成和视觉问答。该模型通过解析网页截图为简化HTML进行预训练，在文档、插图、用户界面和自然图像领域实现出色性能，灵活整合语言和视觉输入。

pix2struct - 基于截图解析的视觉语言预训练模型

GithubPix2Struct实验运行开源项目数据预处理视觉语言理解预训练模型

Pix2Struct是一个基于截图解析的视觉语言预训练模型。该模型可处理图像描述、图表问答和界面元素理解等多种任务。项目提供预训练的Base和Large模型检查点,以及9个下游任务的微调代码。Pix2Struct在多个视觉语言任务中表现优异,为相关研究提供了有力支持。

pixel - 像素编码语言模型，无需固定词汇表实现多语言处理

BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型

PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型，消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上，PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成，采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL，并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。

blip-image-captioning-base - BLIP框架打造的先进图像描述生成模型

BLIPGithubHuggingface图像字幕图像理解多模态开源项目模型视觉语言预训练

blip-image-captioning-base是基于BLIP框架的图像描述生成模型，在COCO数据集上预训练。模型适用于条件和无条件图像描述任务，在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等视觉语言任务中表现优异。它具有出色的泛化能力，可零样本迁移至视频语言任务。支持CPU和GPU运行，包括半精度模式，为开发者提供高效的图像描述生成工具。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型，简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题，并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示，该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置，包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例，并支持PyTorch 1.5+。

blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型

BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解

BLIP是一个视觉-语言预训练框架，利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制，减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色，包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答，此外，还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成，应用灵活多样。

XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究

GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练

Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果，包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集，以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型，和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议，代码和数据集已公开，社区成员可以贡献和提出建议。

git-base - 微软GIT-base模型图像到文本的多功能视觉语言处理工具

GITGithubHuggingface图像到文本开源项目微软模型自然语言处理计算机视觉

GIT-base是微软开发的基于Transformer的图像到文本生成模型。该模型能够生成图像和视频的文本描述，支持视觉问答等多种应用。GIT-base采用CLIP图像tokens和文本tokens进行条件训练，基于1000万图文对数据集。作为一个灵活多功能的视觉语言处理工具，GIT-base为图像理解和跨模态任务提供了新的解决方案。

PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型

GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目

PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。

Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别

GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别

Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。

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