SoM

创新视觉提示技术提升GPT-4V图像理解能力

GPT-4V 视觉提示 Set-of-Mark 图像分割视觉推理 Github 开源项目

Set-of-Mark (SoM)通过在图像上叠加可定位标记，增强GPT-4V的视觉理解能力。该技术改善了模型在多种视觉任务中的表现，实现跨图像引用、问题解决和知识共享等应用。SoM为视觉AI领域开辟新方向，使GPT-4V能更准确地分析复杂视觉信息。

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。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成

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ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型，支持多种视频时长和分辨率，并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果，从而提升大型视频语言模型的理解能力。

Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型

GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目

SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。

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。

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。

Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成

GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制

Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法，通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用，生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估，该方法在多种风格和文本提示下表现优异，准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

Omost - 将大型语言模型转化为图像生成工具

AI绘画CanvasGithubLLMOmost图像生成开源项目

Omost是一个将大型语言模型的编码能力转化为图像合成能力的开源项目。它提供基于Llama3和Phi3的预训练模型，通过虚拟Canvas代理生成图像。项目使用多样化的训练数据，包括真实标注、自动提取数据、强化学习和GPT4多模态能力调优，以提升图像生成质量。

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