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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LLaVA-Plus-Codebase - 多模态智能助手的工具使用与学习指南

GithubLLaVALLaVA-PlusVicuna多模态开源项目视觉助手

该项目介绍了LLaVA-Plus如何提升大语言和视觉助手的工具使用能力。通过代码示例、安装说明和使用指南，用户可以快速掌握运行和训练LLaVA-Plus模型的方法，并进行推理和评估。该项目适用于需要结合视觉任务和语言模型的研究人员和开发者，提供了多个知名工具的整合与使用说明，帮助用户全面了解和应用这些工具执行多模态任务。

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。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov - 支持多模态输入的视觉语言AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。

Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能

GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目

LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势，采用成对比较和生成融合方法，显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块，并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能，并支持简单安装和多种使用场景。

CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法增强跨模态交互能力

GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解

Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。

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