VideoLLaMA2

增强视频理解的多模态语言模型

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。

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介绍相关项目

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型，集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模，支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构，通过监督学习和人类反馈优化，在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权，需遵循Llama 3.2社区许可协议。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型

这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型，包含900亿参数。通过FP8量化技术优化，将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成，主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4 - 量化视觉语言模型实现高效图像分析与理解

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4是一个基于meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct的量化视觉语言模型，采用BitsAndBytes的NF4(4位)量化技术，无需双重量化即可实现高效推理。该模型主要用于图像字幕生成等视觉分析任务，并提供详细的使用示例代码。项目还包含配套的ComfyUI自定义节点，为开发者提供了便捷的视觉分析工具集成方案。

FrozenBiLM - 创新视频问答模型在零样本和少样本场景中表现优异

FrozenBiLMGithubVideoQAzero-shot多模态开源项目语言模型

FrozenBiLM是一种基于冻结双向语言模型的视频问答模型。该模型在零样本和少样本场景下表现优异，同时在标准数据集上也具有竞争力。FrozenBiLM采用跨模态训练方法，可处理填空题和开放式问答等多种视频问答任务。此外，该模型适用于无监督学习和下游任务微调，展现出较强的灵活性和适应性。

llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型

此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

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

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型视觉理解视频分析

本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口

GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型

MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目，整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习，能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。

Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力

Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理

Chinese-Llama-2是一个开源项目，致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法，并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数，旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。

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