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VQAScore: Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation

精确衡量文本到视觉生成质量的新方法

VQAScore网站展示了一种创新的评估标准,着重于文本生成视觉内容的质量验证。依托CLIP-FlanT5模型,VQAScore提供了比传统CLIPScore更符合人类直觉的评分,适用于复杂图文组合的处理,如属性结合和空间关系。此外,网站引入了GenAI-Bench,一种综合性文本到视觉生成基准,支持对当前高级别生成模型的挑战和重复性验证,助力研究人员进行深入分析和开发更精良的生成模型。

clip_playground - 探索CLIP模型的多种应用包括GradCAM可视化、零样本检测和验证码破解
CLIPCaptcha SolverColabGithubGradCAMZero-shot Detection开源项目
这个项目展示了CLIP模型的不同应用,包括GradCAM可视化、简单和智能的零样本检测以及验证码破解。用户可以通过Colab链接在线体验各项功能,并调整参数和检测查询以深入探索模型潜力。项目日志定期更新,包含reCAPTCHA绘图改进和检测参数调整,确保用户获得最佳应用体验。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
HallusionBench - 探索视觉语言模型的幻觉与错觉问题
AI评估GithubHallusionBench图像理解多模态模型开源项目视觉语言模型
HallusionBench是一个诊断视觉语言模型中语言幻觉和视觉错觉的测试集。通过图像-文本推理任务,它挑战了GPT-4V和LLaVA-1.5等顶级多模态模型。项目提供案例分析,揭示模型局限性,为改进提供见解。HallusionBench设有公开评测基准,欢迎研究人员贡献失败案例,推动多模态AI发展。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
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。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
Stable Cascade - 三阶段AI文本生成图像模型提升效率与质量
AI工具AI绘图Stability AIStable Cascade图像生成开源模型
Stable Cascade是一款由Stability AI开发的AI文本生成图像模型。该模型采用创新的三阶段方法,在图像质量、灵活性和效率方面设立新标准。目前处于研究预览阶段,主要应用于教育和艺术领域。Stable Cascade包括SVD和SVD-XT两个变体,可生成不同帧率和分辨率的视频。尽管存在一些局限性,但在提示对齐和美学质量方面表现优异,为未来商业应用打下基础。
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