Groma

多模态大语言模型Groma的视觉定位技术

Groma是一款多模态大语言模型，具有出色的区域理解和视觉定位功能，能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位，在多模态引用表达理解基准方面表现优秀，并提供详细的安装、数据准备和训练指南，方便用户进行自定义训练。

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LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

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。

gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法

CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练

GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外，还包括推理、训练及评估的指南，及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。

moondream - 小巧高效的视觉语言模型兼容多平台运行

AI问答Githubmoondream图像识别开源项目深度学习视觉语言模型

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。

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

ml-ferret - 高级多模态语言模型实现精细指代和定位

AI视觉交互FerretGithub多模态大语言模型开源项目指代理解视觉定位

Ferret是一个端到端多模态大语言模型，支持任意形式的指代并能在响应中定位内容。通过混合区域表示和空间感知视觉采样器，实现了细粒度和开放词汇的指代与定位。项目提供GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准，为多模态模型研究提供重要资源。

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型

GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目

PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。

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。

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