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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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介绍相关项目
ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved - 姿态驱动视频生成的开源AI项目
AI视频生成AnimateAnyoneComfyUIGithub姿态转视频开源项目深度学习
ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved是AnimateAnyone的改进实现，利用姿态图像序列和参考图像生成风格化视频。项目支持DDIM、DPM++等多种采样器和调度器，能处理长序列姿态图像。目标是在RTX 3080及以上GPU上实现每秒1帧以上的姿态到视频生成速度，并通过优化提升性能和质量。
ComfyUI-APISR - 动漫图像视频超分辨率增强插件
AI放大APISRComfyUIGithub动漫图像开源项目超分辨率
ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现，专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型，支持GPU和CPU运算，可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点，提供批处理和逐帧处理两种模式，适应不同显存需求。通过简单的节点操作，ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升，是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。
ComfyUI-to-Python-Extension - 翻译ComfyUI工作流为Python脚本
ComfyUIComfyUI-to-Python-ExtensionGithubPython图像生成工作流转换开源项目
ComfyUI-to-Python-Extension工具可以将ComfyUI工作流程转换为Python代码，简化将设计转化为代码执行的过程。它适用于数据科学家、软件开发人员和AI爱好者，支持从创建应用到大规模图像生成任务的实现。现在项目还支持自定义节点，增强了脚本的灵活性和扩展性。
ComfyUI-Anyline - 基于TEED技术的高精度线条检测预处理器
AnylineControlNetGithub图像边缘提取开源项目线条检测预处理器
ComfyUI-Anyline是基于TEED技术的ControlNet线条预处理器，可从各类图像中提取物体边缘、细节和文本内容。它能快速生成清晰边缘和高保真度的线条图，用于Stable Diffusion的条件生成输入。Anyline在轮廓准确性、细节保留和文字识别方面表现优异，有效减少噪声。结合MistoLine ControlNet模型，Anyline能在SDXL工作流中实现精确控制和强大的生成能力。
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。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目，整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习，能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-OneVision是一款基于Qwen2架构的多模态AI模型，专门针对聊天场景进行优化。该模型通过多阶段训练，包括LCS-558K预训练、高质量合成数据训练和单图数据训练等，最终经过RLHF进一步提升性能。它能够与图像、多图和视频进行交互，同时保持良好的指令遵循能力，是一个versatile的视觉语言模型。
Qwen-VL-Chat - 多语言视觉对话模型 支持图文交互和物体定位
GithubHuggingfaceQwen-VL图像理解多模态开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。
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