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llava-interleave-qwen-0.5b-hf

多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究

LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。

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。
llava-v1.6-mistral-7b-hf - 融合Mistral-7B的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像理解多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉问答
LLaVa-v1.6-mistral-7b-hf是基于Mistral-7B的多模态视觉语言模型,通过提高输入图像分辨率和优化视觉指令微调数据集,增强了推理、OCR和世界知识能力。该模型适用于图像描述、视觉问答等多模态对话任务,为开发高性能多模态聊天机器人提供了强大支持。
bakLlava-v1-hf - 基于Mistral-7B的视觉到文本生成模型
AI绘图BakLLaVAGithubHuggingface图像处理开源开源项目模型模型优化
该模型基于Mistral-7B,支持多图像与多提示操作,性能在多项基准测试中优于Llama 2 13B,适用于学术任务和视觉问答。项目更新中,以进一步优化使用体验。
llavanext-qwen-siglip-tokenizer - 整合多模态模型的开源项目探索图像与文本处理新方向
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
该项目整合了LLaVA、Qwen和SIGLIP等先进多模态模型的功能,基于Transformers库开发高效tokenizer。它支持视觉问答和图像描述等跨模态任务,为计算机视觉和自然语言处理的交叉研究提供了实用工具。该项目旨在提供一个强大的图像-文本处理框架,为研究人员和开发者探索和应用多模态AI提供便捷途径,有望在相关领域带来突破性进展。
Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解
Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型,采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频,具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据,Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定,该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。
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。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型,通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征,显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节,并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征,增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调,MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型 支持多种精度量化
GithubHuggingfaceLLaVALlamaEdge图文理解大语言模型开源项目模型模型量化
Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。
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