llava-v1.6-34b-hf

图像与文本交互的多模态AI模型

多模态聊天机器人光学字符识别视觉指令微调 Nous-Hermes-2-Yi-34B LLaVa-NeXT 模型 Github 开源项目 Huggingface

LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调

LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解

LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型，它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务，支持多图像和多提示生成，适用于广泛的视觉理解应用。

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。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率

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。

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-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示

GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目

LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型，提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型，支持学术任务和指令跟随应用。

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-qwen2-0.5b-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。

cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型

CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活

MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

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