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pixtral-12b

支持多图片交互分析的开源视觉语言模型

pixtral-12b基于Transformers框架开发,是一个支持多图片处理的视觉语言模型。该模型可处理图文混合输入,实现图片内容识别、场景描述及图片关系分析。通过简单的API调用,开发者可快速实现多模态对话和图像分析功能。

PixArt-XL-2-512x512 - 快速生成高分辨率图像的高效能模型
GithubHuggingfacePixart-α开源项目扩散模型文本到图像模型深度学习生成模型
PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架,能够从文本提示生成高分辨率图像,最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5,其训练时间仅为10.8%,大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示,PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越,适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是,其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。
PixArt-XL-2-1024-MS - 快速训练的高性能文本到图像AI模型
AI模型GithubHuggingfacePixart-α图像生成开源项目文本生成图像模型深度学习
PixArt-XL-2-1024-MS是一个基于Transformer的文本到图像生成模型,采用纯Transformer块进行潜在扩散。该模型可直接生成1024px图像,训练效率高,仅用Stable Diffusion v1.5约10%的训练时间即达到可比性能。模型适用于艺术创作、教育工具开发等领域的研究,为探索高效文生图技术提供了新思路。
pix2struct-large - 融合图像和文本的开创性AI预训练模型
GithubHuggingfacePix2Struct图像到文本模型多任务学习开源项目模型视觉语言理解预训练
Pix2Struct是一款突破性的图像到文本预训练模型,专注于视觉语言理解。其独特之处在于通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,有效整合了OCR、语言建模和图像描述等关键技术。在文档、插图、用户界面和自然图像四大领域的九项任务评估中,Pix2Struct在六项中表现卓越,展现了其强大的通用性。这一创新模型为视觉语言相关任务奠定了坚实基础,可通过微调适应多样化的应用场景。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
pix2struct - 基于截图解析的视觉语言预训练模型
GithubPix2Struct实验运行开源项目数据预处理视觉语言理解预训练模型
Pix2Struct是一个基于截图解析的视觉语言预训练模型。该模型可处理图像描述、图表问答和界面元素理解等多种任务。项目提供预训练的Base和Large模型检查点,以及9个下游任务的微调代码。Pix2Struct在多个视觉语言任务中表现优异,为相关研究提供了有力支持。
XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究
GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练
Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果,包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集,以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型,和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议,代码和数据集已公开,社区成员可以贡献和提出建议。
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