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ComfyUI-Florence2

基于Florence-2视觉基础模型，可处理多种视觉和视觉-语言任务

Florence2ComfyUI视觉基础模型多任务学习DocVQAGithub开源项目

ComfyUI-Florence2项目基于Florence-2视觉基础模型，可处理多种视觉和视觉-语言任务。除支持图像描述、物体检测和分割外，还新增文档视觉问答功能。项目利用FLD-5B数据集进行多任务学习，采用序列到序列架构，在零样本和微调场景下表现优异。用户可通过ComfyUI界面便捷使用Florence2的各项功能。

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Florence-2是一个视觉基础模型，可处理多种视觉和视觉语言任务。该模型通过解释文本提示执行图像描述、物体检测和分割等功能。Florence-2利用FLD-5B数据集进行训练，在零样本和微调场景下均表现优异。它支持图像描述、物体检测、区域描述等多项任务，为视觉应用提供了统一的基础架构。
Florence-2-large-ft - 统一表示实现多种视觉任务的AI基础模型
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Florence-2是一款视觉基础模型，采用提示式方法处理多种视觉和视觉语言任务。该模型基于包含54亿标注的FLD-5B数据集进行多任务学习，可通过简单文本提示执行图像描述、目标检测和分割等任务。Florence-2采用序列到序列架构，在零样本和微调场景中表现优异，展现了较强的竞争力。
Florence-2-large - 多任务视觉AI的统一解决方案
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Florence-2是一个由微软开发的视觉基础模型，能够处理多种视觉和视觉-语言任务。该模型通过解释简单的文本提示，可以执行图像描述、目标检测和分割等任务。Florence-2基于FLD-5B数据集进行训练，在零样本和微调场景下均表现优异。模型提供不同规模的版本，支持多种视觉任务，为研究人员和开发者提供了一个versatile的视觉AI工具。
Florence-2-base-ft - 多任务视觉AI模型实现图像理解与分析
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Florence-2-base-ft是一款多任务视觉AI模型，可处理多种视觉和视觉-语言任务。该模型通过解释简单的文本提示，执行图像描述、物体检测和分割等操作。在图像描述、视觉问答和引用表达理解等基准测试中，Florence-2-base-ft展现出优秀性能。这个拥有2.3亿参数的模型为各类视觉任务提供了统一的表示方法，展现了人工智能在视觉理解领域的最新进展。
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Florence-2-large-no-flash-attn是一款由微软开发的视觉基础模型。它采用提示式方法处理多种视觉和视觉语言任务,包括图像描述、目标检测和分割。该模型利用54亿个注释的大规模数据集进行多任务学习,在零样本和微调场景下均表现出色。Florence-2的序列到序列架构使其在各类下游任务中展现优异性能,为统一视觉表示提供了新的可能性。
florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现
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本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
Florence-2-base-ft - 基于Transformers.js的图像识别文本生成引擎
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Florence-2-large-PromptGen-v1.5 - 高效的AI图像标注工具提升了处理速度和精度
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Florence-2-large-PromptGen v1.5 是经过升级的图像标注工具，基于Microsoft Florence-2模型。此版本增加了新指令，提升标注精度，并优化了词汇解释。支持详细和混合风格的标签生成，尤其在T5XXL和CLIP_L的Flux模型中表现出色。其内存高效性和处理速度在图像标注领域具有明显优势。
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