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VILA1.5-3b-s2

多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理

VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉
LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型,通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型,它展现出强大的视频理解和跨场景能力,实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成,为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。
InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型
API接口GithubHuggingfaceInternVL2-2B图像文本多模态开源项目模型模型量化
InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化,模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理,提升离线批量推理效率。同时,该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口,快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率,还具备灵活的服务特性。
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。
llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉
模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用,采用多样化的数据集提升不同任务表现,适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型,支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练,具有32K tokens上下文窗口,提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文,可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文,为AI研究和开发提供了实用工具。
VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型
VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记,实现跨多模态输入的统一嵌入表达,高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练,并在36个数据集上进行评估,Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录,供用户在GitHub仓库克隆下载,通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算,助力模型运用。
llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型深度学习
LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型,通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力,支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法,训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用,商业应用受限。
InternVL2-4B - 先进多模态大语言模型探索视觉语言理解新高度
GithubHuggingfaceInternVL2图像理解多模态大语言模型开源项目指令微调模型
InternVL2-4B是一个多模态语言模型,集成InternViT-300M-448px视觉编码器和Phi-3-mini-128k-instruct语言模型。该模型在文档理解、图表问答和场景文字识别等任务中表现优异,超越多数开源方案。支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,在多模态能力评测中展现与商业模型相当的性能。
vip-llava-7b - ViP-LLaVA的多模态对话与视觉指令协同应用
GithubHuggingfaceViP-LLaVA多模态模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理计算机视觉
ViP-LLaVA-7B是一个开源的聊天机器人,通过对LLaMA/Vicuna的图像与区域级指令数据进行微调,采用transformer架构。其主要用于多模态模型及聊天机器人研究,适合计算机视觉、自然语言处理、机器学习与人工智能领域的研究者及爱好者。该模型于2023年11月完成训练,并在四项学术区域级基准测试中表现优异。
llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统,拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入,在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文,适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型,实现图像分析和问答功能。
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