Open-LLaVA-NeXT

多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

LLaVA-NeXT 多模态模型视觉语言训练开源实现 AI模型评估 Github 开源项目

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

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介绍相关项目

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。

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

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

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。

LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析

AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目

LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术，并提供LLM对齐后训练的实用指南，包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型，项目涵盖了许多有趣的内容，帮助您了解关键功能和最新进展。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型

CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型

x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率

LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

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