Florence-2-large-ft

统一表示实现多种视觉任务的AI基础模型

图像识别计算机视觉多任务学习 Huggingface 模型 Github Florence-2 开源项目自然语言处理

Florence-2是一款视觉基础模型，采用提示式方法处理多种视觉和视觉语言任务。该模型基于包含54亿标注的FLD-5B数据集进行多任务学习，可通过简单文本提示执行图像描述、目标检测和分割等任务。Florence-2采用序列到序列架构，在零样本和微调场景中表现优异，展现了较强的竞争力。

文档

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架

Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。

fairseq2 - 先进序列建模工具包支持多任务自定义模型训练

Githubfairseq2序列建模开源项目机器学习自然语言处理

fairseq2是由Facebook AI Research开发的序列建模工具包，作为fairseq的后续版本，为研究人员和开发者提供了强大的自定义模型训练功能。它支持包括LLaMA系列、Mistral 7B和NLLB-200在内的多种先进模型，可用于翻译、摘要和语言建模等任务。fairseq2提供Linux和macOS的预构建包，兼容多种PyTorch和CUDA版本，为序列建模研究和应用提供了灵活的解决方案。

unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练

Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练

Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态，专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto，并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外，项目已发布关键技术如E5、BEiT-3，涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域，为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。

DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2

DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习

DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

flower - 用于构建联合学习系统的框架

AI研究Flower联邦学习

Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架，源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解，旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档，Flower 使联邦学习变得易于上手，并鼓励社区贡献和参与。

ml-ferret - 高级多模态语言模型实现精细指代和定位

AI视觉交互FerretGithub多模态大语言模型开源项目指代理解视觉定位

Ferret是一个端到端多模态大语言模型，支持任意形式的指代并能在响应中定位内容。通过混合区域表示和空间感知视觉采样器，实现了细粒度和开放词汇的指代与定位。项目提供GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准，为多模态模型研究提供重要资源。

VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

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