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

llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型支持多图像视频和3D输入处理

AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。

flan-t5-large - 多语言指令微调自然语言处理模型

FLAN-T5GithubHuggingfaceT5多语言开源项目指令微调模型自然语言处理

FLAN-T5-large是基于T5架构的多语言自然语言处理模型，通过在1000多个任务上进行指令微调而来。该模型支持英语、法语、德语等多种语言，可用于翻译、问答、逻辑推理等任务。FLAN-T5-large在多项基准测试中展现出优秀的少样本学习能力，性能接近于更大规模的模型。通过指令微调，FLAN-T5-large在保持T5原有能力的同时，显著提高了模型的通用性和实用性。

blip2-opt-6.7b-coco - 结合图像理解与自然语言处理的多模态AI系统

BLIP-2GithubHuggingfaceOPT-6.7b图像标注图像编码器开源项目模型视觉问答

BLIP-2是一种创新的视觉-语言AI系统，集成了CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-6.7b大型语言模型。通过冻结预训练的图像编码器和语言模型，仅训练查询转换器，实现了视觉和语言的有效桥接。该模型能够完成图像描述、视觉问答和基于图像的对话等多样化任务。尽管BLIP-2继承了OPT模型的强大能力，但研究人员在应用时需要注意评估其在特定场景中可能存在的偏见和安全风险。

cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型，支持大规模文本和图像解析

CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解

CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型，支持中文和英文，表现出显著性能提升，比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率，特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上，用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验，适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。

t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型

GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习

T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型，拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式，能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练，支持英语、法语、罗马尼亚语和德语，并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。

flava-full - FLAVA模型的零样本图像和文本检索能力

FLAVAGithubHuggingface图像分类多模态开源项目模型模型限制自然语言理解

FLAVA模型基于70M图像文本对实现多模态统一架构，在计算机视觉和自然语言理解任务中展示了强大性能。该模型不依赖特定模态，与CLIP相似，可执行零样本图像分类与检索，非常适用于AI研究者探索其在多领域预训练中的应用及局限性。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

InternVL2-4B - 先进多模态大语言模型探索视觉语言理解新高度

GithubHuggingfaceInternVL2图像理解多模态大语言模型开源项目指令微调模型

InternVL2-4B是一个多模态语言模型,集成InternViT-300M-448px视觉编码器和Phi-3-mini-128k-instruct语言模型。该模型在文档理解、图表问答和场景文字识别等任务中表现优异,超越多数开源方案。支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,在多模态能力评测中展现与商业模型相当的性能。

owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型，支持多文本查询

AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测

OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型，使用CLIP作为多模态骨干，通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层，并附加分类和框头，能够处理多文本查询，扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP，提高了其在公开检测数据集上的性能，有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。

Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型

Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉

Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型，由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本，处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构，该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具，尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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