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llava-onevision-qwen2-0.5b-ov

支持多模态输入的视觉语言AI模型

LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。

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。
Qwen2-Audio-7B - 多模态音频语言模型 支持语音交互和内容分析
GithubHuggingfaceQwen2-Audio开源项目模型自然语言处理语音交互音频分析音频语言模型
Qwen2-Audio-7B是一个创新的音频语言模型,具备处理多种音频输入的能力。该模型提供语音聊天和音频分析两种交互模式,支持自由语音对话及音频文本混合分析。模型发布了预训练和对话两个版本,为音频理解和处理领域带来了新的可能性。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型 支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型
Qwen1.5作为Qwen2的预览版,是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本,支持长文本理解,具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构,并针对自然语言和代码处理进行了优化。
nanoLLaVA - 轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署
GithubHuggingfacenanoLLaVA人工智能多模态开源项目机器学习模型视觉语言模型
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。
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。
Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言,可处理32,768个token的上下文,生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构,包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发,但不建议直接用于对话任务。
vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型
AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理
VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制,通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型,VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现,可集成到transformers库中实现图像文本交互,并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。
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
GithubHuggingfaceLLaVA图像文本多模态大语言模型开源项目指令调优模型
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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