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moondream

小巧高效的视觉语言模型 兼容多平台运行

moondream是一款小型视觉语言模型,可在多种平台上运行。该模型在VQAv2、GQA和TextVQA等基准测试中表现优异,能够回答图像相关问题并提供详细描述。moondream支持批量处理,可通过transformers库或GitHub仓库使用。尽管体积小巧,该模型在图像理解和问答任务上表现出色。

MobileVLM-1.7B - 移动设备优化的高效多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceMobileVLM多模态开源项目性能评估模型模型推理移动设备
MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型,通过多种优化技术实现高效推理,支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色,并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习
LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中,实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像,显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验,或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。
llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型 集成Vicuna-13b实现视觉智能对话
GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答
LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型,通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解,支持自然的图文交互。采用transformer架构,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目,用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库:多视角扩散模型(https://github.com/bytedance/MVDream)和集成SDS技术的3D生成(https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio)。由字节跳动研究团队开发,为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
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。
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。
uform-gen2-qwen-500m - 小型多模态模型实现图像描述和视觉问答
GithubHuggingfaceUForm图像理解图像生成多模态AI开源项目模型视觉问答
UForm-Gen2-Qwen-500m是一款小型视觉语言模型,专注于图像描述和视觉问答。模型结合了ViT-H/14和Qwen1.5-0.5B-Chat,通过预训练和微调提升性能。支持图像描述、问答和多模态聊天功能,在多项基准测试中表现良好,适用于计算资源有限的场景。
llava-onevision-qwen2-7b-ov - 基于Qwen2的多模态模型 支持图像和视频理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像识别多模态大语言模型开源项目模型视频理解
LLaVA-OneVision-qwen2-7b-ov是基于Qwen2开发的多模态模型,具备32K标记上下文窗口。该模型通过LLaVA-OneVision数据集训练,可理解图像、多图和视频内容。在AI2D、ChartQA、DocVQA等多个多模态基准测试中表现优异,支持英语和中文,适用于多种多模态应用场景。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域,使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架,支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现,并与人类专家水平进行对照,为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
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