Emu3-Gen

统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解

Emu3 图像处理深度学习多模态模型 Huggingface Github AI生成开源项目模型

Emu3采用单一变换器架构，将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式，该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比，Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。

文档

llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型支持多图像视频和3D输入处理

AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。

paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型

GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目模型自然语言处理视觉语言模型

PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

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VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

paligemma-3b-pt-448 - 多语言视觉语言模型适用于多种图像相关任务

GithubHuggingfacePaliGemma图像文本生成多语言支持开源项目微调模型视觉语言模型

PaliGemma-3b-pt-448是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的多语言视觉语言模型。该模型支持图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答和文本阅读等任务。在多项基准测试中表现优异,尤其擅长处理高分辨率图像。研究人员和开发者可将其作为预训练模型,用于微调各类视觉语言应用。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

emi - AI驱动的动漫风格插画生成工具支持商用创作

AI绘图EmiGithubHuggingfaceStable Diffusion XL商用利用开源项目模型画像生成AI

Emi是一款AI艺术生成工具，由AI Picasso公司开发。它采用Stable Diffusion XL 1.0技术，专门用于创作动漫风格插画。Emi的特点是支持商业用途，且训练数据不含未授权转载图像，确保了生成内容的合法性。用户可通过在线演示或下载模型文件使用Emi。

Defne_llama3_2x8B - 增强型MoE模型，结合llama3的融合创新

Defne_llama3_2x8BGithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型混合专家模型自然语言处理

Defne_llama3_2x8B是一个支持多语言的混合专家结构(MoE)模型，由两个llama3模型合并而成。通过transformers库实现高效的自然语言生成，支持英语和土耳其语，适合多语言文本生成和自然语言理解。用户可通过Python代码轻松与模型交互，实现数学问题解答及友好的人机对话。该模型在动态计算环境中具备高效的运行能力。

Realistic_Vision_V3.0_VAE - 内置VAE优化的写实风格AI图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXL图像生成开源项目模型模型训练

Realistic_Vision_V3.0是一个集成VAE编码器的AI图像生成模型，主要用于创建写实风格图像。模型使用Euler A或DPM++ SDE Karras采样方式，通过配置CFG参数和负面提示词来控制生成质量。支持配合4x-UltraSharp工具进行超分辨率处理，目前已在Mage.Space平台部署。

ChimeraLlama-3-8B-v3 - 结合多项模型技术的高效文本生成能力

ChimeraLlama-3-8B-v3GithubHuggingfaceLLM排行榜准确率开源项目文本生成模型模型融合

ChimeraLlama-3-8B-v3采用LazyMergekit技术，结合NousResearch、mlabonne、cognitivecomputations等7个模型，为使用者提供高效的文本生成服务。在多个数据集上的表现优异，在IFEval（0-shot）达到了44.08的严格准确率，在MMLU-PRO（5-shot）测试中获得29.65的准确率。其参数配置运用了int8_mask和float16的数据类型，保证高效运行和资源使用优化。利用transformers库可便捷调用和使用该模型，体验其创新文本生成能力。

MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型

GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型

MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型，通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分，该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本，支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练，适用于计算机视觉和自然语言处理研究。

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