MMVP

探索多模态大语言模型的视觉局限

多模态LLM 视觉能力 MMVP基准测试 Interleaved-MoF 视觉模式 Github 开源项目

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

multimodal-maestro - 多模态AI模型控制与高效提示策略框架

AI提示GithubMultimodal-MaestroPython图像处理大型多模态模型开源项目

multimodal-maestro是一个开源框架，旨在增强对大型多模态AI模型的控制能力。该项目提供先进的提示策略，使模型能够执行复杂的视觉理解任务。支持图像标注、掩码生成等功能，并具有简洁的API设计。multimodal-maestro能够充分发挥GPT-4V等多模态模型的潜力，实现更精准的视觉分析和处理。

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。

VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型

GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型

此页面介绍VILA模型，一种用于多模态研究的视觉语言模型，通过大规模图文数据预训练，提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习，并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化，模型适用于Jetson Orin等边缘设备，兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者，支持Linux系统，具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

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。

BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM

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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。

Video-LLaVA-7B-hf - 基于LLM的统一视觉模型实现图像和视频的智能处理

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型开源项目模型视觉识别视频分析语言模型

Video-LLaVA是一个基于Vicuna-13b的开源多模态模型，通过统一的视觉表示编码器实现图像和视频内容的并行处理。该模型采用语言对齐投影方式，无需图像-视频配对数据即可完成训练。模型支持图像和视频的混合输入，可应用于内容理解、问答和描述等视觉分析任务。

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-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解

Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型，采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频，具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据，Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定，该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。

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。

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