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日语CLIP模型,支持图像和文本的零样本分类与检索

该日语CLIP模型由LY Corporation开发,通过大约10亿对图文数据进行训练,适用于图像和文本的零样本分类与检索。该模型采用Eva02-B作为图像编码器,并使用12层BERT作为文本编码器。模型在图像分类中的准确率达到0.89,检索召回率为0.30。在评估中,使用了STAIR Captions和ImageNet-1K等数据集,表现优秀。模型已开源,遵循Apache 2.0协议。

CLAP - 音频与文本的对比学习预训练模型
CLAPGithub多模态学习开源项目机器学习音频处理预训练模型
CLAP是一个音频-文本对比学习预训练模型,可提取音频和文本的潜在表示。它基于CLIP架构设计,通过大规模预训练学习音频与文本的对应关系。该模型适用于音频分类、检索等多种下游任务。项目提供开源预训练模型、代码和PyPI库,支持从音频文件或数据中直接提取特征。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术
CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目
VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型,增加图像编码模块,实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版,提供推理代码和部署脚本,并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化,扩展应用场景。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
photo-similarity-search - CLIP模型照片相似性搜索引擎
Apple SiliconCLIP模型Embed-PhotosGithub图像搜索开源项目相似图片
Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎,利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台,使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储,提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置,用户只需简单设置环境变量即可启动使用。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力
AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习
DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。
joytag - 多标签AI图像标记模型 支持5000+标签
AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目
JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型,专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系,支持5000多个标签,适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578,能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
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。
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