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。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

MiniCPM-V-2_6 - 高性能多模态语言模型实现单图多图视频智能理解

GithubHuggingfaceMiniCPM-V人工智能图像理解多模态大语言模型开源项目模型视频理解

MiniCPM-V 2.6是一个高效的多模态大语言模型，仅用8B参数就达到了GPT-4V级别的表现。该模型支持单图、多图和视频理解，在多项基准测试中成绩优异。它具备出色的性能、多图和视频理解能力、强大的OCR功能以及多语言支持。MiniCPM-V 2.6还以其高效率和易用性著称，可轻松部署在包括手机和平板电脑在内的各种设备上。

MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新

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Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

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LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解

GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解

VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

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该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述

GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成

本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态，重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源，展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。

Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术

CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目

VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型，增加图像编码模块，实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版，提供推理代码和部署脚本，并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化，扩展应用场景。

VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包

GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包

VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包，支持即插即用的评估操作，无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试，并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具，帮助专业人员和研究者评估模型性能。

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。

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