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nanoLLaVA

轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署

nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型,结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异,同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准,支持图像描述和视觉问答功能,并提供简洁的API接口,方便开发者集成到不同应用场景。

llava-v1.6-mistral-7b-hf - 融合Mistral-7B的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像理解多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉问答
LLaVa-v1.6-mistral-7b-hf是基于Mistral-7B的多模态视觉语言模型,通过提高输入图像分辨率和优化视觉指令微调数据集,增强了推理、OCR和世界知识能力。该模型适用于图像描述、视觉问答等多模态对话任务,为开发高性能多模态聊天机器人提供了强大支持。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT:Llama 3驱动的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型,整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络,该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口,并提供4位量化和Flash Attention 2优化,以提升性能和效率。作为开源项目,LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。
VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理
GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。
llava-1.6-mistral-7b-gguf - 基于Mistral-7B的LLaVA多模态模型GGUF量化版
GithubHuggingfaceLLaVAMistral图像识别多模态模型开源项目机器学习模型
LLaVA-1.6-Mistral-7B是一款开源的视觉语言模型GGUF量化版本,提供3bit至8bit多个压缩等级选择。该模型整合了图像理解与对话能力,通过大规模图文对和多模态指令数据训练而成。其中4bit和5bit量化版本在性能与模型体积之间取得良好平衡,适合在计算资源有限的场景下部署使用
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-OneVision是一款基于Qwen2架构的多模态AI模型,专门针对聊天场景进行优化。该模型通过多阶段训练,包括LCS-558K预训练、高质量合成数据训练和单图数据训练等,最终经过RLHF进一步提升性能。它能够与图像、多图和视频进行交互,同时保持良好的指令遵循能力,是一个versatile的视觉语言模型。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩
基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型,通过FP8动态量化技术实现模型压缩,在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出,可通过vLLM实现快速部署,提供OpenAI兼容接口,适合商业场景应用。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
llavavision - 利用多模态AI实现视觉描述的简易网络应用
GithubLLaVaVisionWeb应用llama.cpp图像描述开源项目机器学习模型
LLaVaVision是一个基于llama.cpp和llava后端的“Be My Eyes”简易网络应用,通过ChatGPT和Copilot快速开发。应用了SkunkworksAI BakLLaVA-1模型进行视觉描述,并通过Web Speech API朗读文本。适用于拥有约5 GB RAM/VRAM的设备,提供详细的服务器搭建和启动指南,支持GPU和CPU运行模式。灵感源自Fuzzy-Search/realtime-bakllava,旨在提供便捷的视觉辅助功能。
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