llava-v1.6-mistral-7b

LLaVA-v1.6：融合图像与文本理解的开源多模态AI模型

模型 Huggingface LLaVA Github 图像文本大语言模型指令调优开源项目多模态

LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调，能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异，涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。

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llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉

LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型，通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型，它展现出强大的视频理解和跨场景能力，实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成，为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

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LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。

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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。

llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型

LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统，拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入，在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文，适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型，实现图像分析和问答功能。

InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型

GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型

InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型

LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型

此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型，用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建，集成视觉适配器，支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异，超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度，采用60亿(图像,文本)对训练，知识覆盖至2023年12月。

nanoLLaVA - 轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署

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nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型，结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异，同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准，支持图像描述和视觉问答功能，并提供简洁的API接口，方便开发者集成到不同应用场景。

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