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LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互

多模态图像处理 Huggingface 模型深度学习 Github 开源项目自然语言处理 LLaVA-OneVision

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。

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介绍相关项目

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优

LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。

llava-1.6-mistral-7b-gguf - 基于Mistral-7B的LLaVA多模态模型GGUF量化版

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LLaVA-1.6-Mistral-7B是一款开源的视觉语言模型GGUF量化版本，提供3bit至8bit多个压缩等级选择。该模型整合了图像理解与对话能力，通过大规模图文对和多模态指令数据训练而成。其中4bit和5bit量化版本在性能与模型体积之间取得良好平衡，适合在计算资源有限的场景下部署使用

llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型

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LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型，通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力，支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法，训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用，商业应用受限。

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力，可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理，采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术，显著提升了多模态处理能力。

llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型，整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络，该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口，并提供4位量化和Flash Attention 2优化，以提升性能和效率。作为开源项目，LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。

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。

Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频

Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解

Chat-UniVi是一个多模态AI模型，采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术，有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练，Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异，性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话，能处理包含多个图像或视频的复杂场景，为视觉AI研究提供新思路。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

llavavision - 利用多模态AI实现视觉描述的简易网络应用

GithubLLaVaVisionWeb应用llama.cpp图像描述开源项目机器学习模型

LLaVaVision是一个基于llama.cpp和llava后端的“Be My Eyes”简易网络应用，通过ChatGPT和Copilot快速开发。应用了SkunkworksAI BakLLaVA-1模型进行视觉描述，并通过Web Speech API朗读文本。适用于拥有约5 GB RAM/VRAM的设备，提供详细的服务器搭建和启动指南，支持GPU和CPU运行模式。灵感源自Fuzzy-Search/realtime-bakllava，旨在提供便捷的视觉辅助功能。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型自动操作视频理解

Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。

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