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。

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。

stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型，基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练，可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本，2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景，可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。

layoutlmv2-base-uncased - LayoutLMv2为文档理解带来突破性进展

GithubHuggingfaceLayoutLMv2多模态预训练开源项目文档AI模型自然语言处理视觉文档理解

LayoutLMv2是一种先进的多模态预训练模型，整合了文本、版面布局和图像信息，专门用于文档智能处理。该模型在FUNSD、CORD、SROIE等多个文档理解任务中创下新纪录，显著优于现有方法。通过创新的预训练任务，LayoutLMv2有效捕捉了文本、布局和图像之间的复杂关系，大幅提升了对富视觉信息文档的理解能力。作为文档AI领域的重要突破，LayoutLMv2为各类文档智能应用奠定了坚实基础。

layoutlmv3-base - 多模态文档AI预训练模型

Document AIGithubHuggingfaceLayoutLMv3多模态预训练开源项目文本图像掩码文档人工智能模型

LayoutLMv3是一款文档AI预训练模型，采用统一的文本和图像掩码方法。该模型架构简单，训练目标明确，适用于多种文档AI任务。通过微调，LayoutLMv3可用于表单理解、收据识别、文档问答等文本相关任务，以及文档图像分类、文档布局分析等图像相关任务。作为通用预训练模型，LayoutLMv3在文档AI领域的多项任务中表现出色。

clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练

CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。

idefics2-8b - 多模态AI模型实现图文交互

GithubHuggingfaceIdefics2图像理解多模态模型开源项目模型自然语言对话视觉AI

Idefics2是一款多模态AI模型，支持图像和文本的任意序列输入并生成文本输出。它能回答图像问题、描述视觉内容、基于多图创作故事，也可作为纯语言模型使用。相比前代，Idefics2在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著提升。模型提供8B参数基础版、指令微调版和长对话优化版，均以Apache 2.0许可开源发布。

X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型

GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉

X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。

TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架，支持文本、视觉与音频数据

GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练

腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain，专为文本、视觉和音频数据设计，具有高效的模块化设计，便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式，拥有丰富的预训练模型，适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务，在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。

prismer - 集成多任务专家的先进视觉语言模型

GithubHuggingfacePrismerPrismerZPyTorchVision-Language Model开源项目

Prismer 是一款集成多任务专家的视觉语言模型，适用于图像标注和视觉问答任务。基于PyTorch 1.13，实现了与Huggingface工具的深度融合，支持多节点和多GPU训练。模型支持包括COCO 2014和Visual Genome在内的多个数据集进行预训练和微调，提供Prismer和PrismerZ多个版本的模型检查点。

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型

DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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