BLIVA

处理文本视觉问题的多模态LLM

BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型，专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色，并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本，BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。

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Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解

AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型

Video-LLaMA是一个多模态AI项目，为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后，Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互，为视频内容分析提供了新的AI解决方案。

BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新

AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构，将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作，致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

blip-image-captioning-large - BLIP框架驱动的先进图像描述模型

BLIPGithubHuggingface图像描述多模态学习开源项目模型自然语言处理视觉语言预训练

blip-image-captioning-large是基于BLIP框架的图像描述模型,采用ViT大型骨干网络和COCO数据集预训练。它支持条件和无条件图像描述,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中表现卓越。该模型具有出色的泛化能力,支持CPU和GPU(含半精度)推理,为图像理解和生成研究提供了有力工具。

VILA1.5-3b - 交错图像文本预训练的视觉语言模型突破

GithubHuggingfaceVILA图像文本预训练多图像推理开源项目模型视觉语言模型边缘部署

VILA1.5-3b是一款基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像推理、上下文学习和视觉思维链等能力,可通过AWQ 4位量化部署于边缘设备。该模型采用交错图像-文本预训练、语言模型解冻和指令数据重混合等创新技术,有效提升了视觉语言和纯文本任务性能。VILA1.5-3b支持多种硬件架构,适用于计算机视觉、自然语言处理等研究领域。

llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型

LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统，拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入，在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文，适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型，实现图像分析和问答功能。

blip2-itm-vit-g - 基于Transformers的图像文本匹配模型

GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型训练环境影响

BLIP2-ITM-ViT-G是一个基于Transformers架构的多模态模型，专门用于图像-文本匹配任务。该模型使用ViT-G作为视觉编码器，通过预训练实现图像与文本之间的语义关系理解和匹配。它可直接应用于图文相关性判断，也可作为下游任务的基础模型进行微调，适用于图像检索、跨模态搜索等应用场景。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活

MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

Idefics3-8B-Llama3 - 提升视觉文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceIdefics3多模态开源项目文档理解模型模型优化视觉文本处理

Idefics3-8B是由Hugging Face开发的开放性多模态模型，支持处理任意图像和文本序列进行文本生成。该模型在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著增强，适用于图像描述和视觉问答任务。Idefics3-8B主要通过监督微调进行训练，可能需要多次提示以获得完整回答。与Idefics2相比，Idefics3在文档理解能力上表现更为出色，并增加了视觉标记编码的多项改进和丰富的数据集支持。

NVLM-D-72B - 开源前沿级多模态大语言模型实现视觉语言任务的最新突破

GithubHuggingfaceNVLM人工智能多模态大语言模型开源项目模型视觉语言

NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型，在视觉语言任务上表现卓越，达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务，在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务，为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。

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。

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