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视觉语言对齐模型实现高效零样本图像分类

计算机视觉 Github 模型图像识别 COYO-700M 多模态学习 Huggingface 开源项目 ALIGN

ALIGN采用EfficientNet和BERT构建双编码器架构，结合对比学习技术实现视觉与文本表示对齐。基于COYO-700M数据集训练的模型具备零样本图像分类和多模态嵌入检索能力，其性能表现达到甚至超越了Google原始ALIGN模型的水平，是一个公开可用的视觉语言对齐工具。

文档

Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类

Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。

CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据

该模型基于OpenCLIP，并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练，实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线，适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本，并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。

CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K - LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型

CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目数据集机器学习模型

ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练，支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率，样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域，可执行零样本图像分类和图文检索等任务。

Ovis1.6-Gemma2-9B - Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案

GithubHuggingfaceOvis1.6transformers图像处理多模态大语言模型开源项目模型

Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型，致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5，它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升，并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现，支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。

clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解

CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型，结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习，实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异，但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力，不适用于商业部署。

AlignmentSurvey - 人工智能对齐研究的全面调查与分析

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AlignmentSurvey项目提供了AI对齐领域的全面调查研究，汇集最新成果，探讨人工智能系统与人类价值观的一致性。项目通过官方网站和arXiv论文呈现研究内容，涵盖AI对齐的关键挑战、进展和未来方向。研究者可通过GitHub Issues参与开放讨论，促进学术交流。

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。

albert-base-v2 - ALBERT基础模型v2实现高效自然语言处理

ALBERTGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型

albert-base-v2是ALBERT架构的预训练语言模型，采用掩码语言建模和句子顺序预测训练。模型包含12个重复层、128维嵌入、768维隐藏层和12个注意力头，参数总量为11M。通过共享层权重，实现了较小的内存占用。相比v1版本，v2在多数下游自然语言处理任务中表现更优，适用于各类NLP应用场景。

grounding-dino-base - 实现开放集目标检测的创新模型

GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习物体检测计算机视觉零样本学习

Grounding DINO是一种创新的开放集目标检测模型，结合DINO与文本预训练技术。通过整合文本编码器，该模型将闭集目标检测扩展为零样本目标检测。在COCO数据集上，Grounding DINO达到了52.5 AP的性能。此模型支持研究人员直接进行零样本目标检测，无需额外的标记数据即可识别图像中的物体。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

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