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。

Video-ChatGPT - 创新视频对话技术开启细致视频理解新纪元

GithubVideo-ChatGPT多模态大型视觉语言模型开源项目视频理解问答系统

Video-ChatGPT是一个融合大型视觉和语言模型的视频对话系统。该项目构建了10万条视频-指令对数据集,开发了首个视频对话量化评估框架,在视频推理、创意生成、空间和时间理解等任务中表现出色。这一开源项目为视频内容理解和人机交互带来了新的发展方向。

AnomalyGPT - 突破性工业异常检测方法

AnomalyGPTGithubImageBindVicuna工业异常检测开源项目视觉语言模型

AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。

SoraReview - 大型视觉模型的技术进展与应用前景分析

GithubOpenAISora人工智能大视觉模型开源项目文本到视频生成

本项目综述了Sora等大型视觉模型的发展背景、核心技术和应用前景。内容涵盖数据预处理、模型架构和语言指令处理等关键技术，并分析了在电影制作、教育等领域的潜在应用。同时探讨了安全性和公平性等挑战，为视频生成AI的未来发展提供了全面的技术洞察。

InternGPT - 基于非语言指令的视觉互动系统

DragGANGithubHuskyImageBindInternGPTiGPT开源项目

InternGPT允许用户通过点击、拖拽和绘图与ChatGPT进行视觉交互，优化了视觉任务处理的效率和准确性。该系统集成了辅助控制机制和高质量的视觉语言模型Husky，支持多模态对话、图像生成和编辑等功能，适用于复杂的视觉场景。

LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险

GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目

该项目通过稳健的指令调优，减少大规模多模态模型的幻觉现象，提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据，通过 GPT-4 生成，提供正面和反面的指令示例，以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展，为相关领域提供重要的数据支持。

VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合

GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法

本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法，并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向，让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。

octopus-v4 - 打造全球最大语言模型网络提升开源AI表现

AI模型图谱GithubGraph of Language ModelsMMLU基准测试Octopus-v4专业模型开源项目

Octopus-v4项目构建大规模语言模型网络，集成专业模型并优化节点连接。通过开源协作提升AI性能，与闭源模型竞争。项目开放专业模型训练和推理代码，建立领域语言模型排行榜。Octopus-v4在MMLU测试中达到74.6%的成绩，优于多个主流模型。

AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用

AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉

AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。

ShapeLLM - 革新3D理解的多模态大语言模型

ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。

ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练

ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型

ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集，旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本，可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据，以及GPT-4-Turbo生成的文本指令，总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型，有望推动该领域的进一步发展。

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