anole

Anole实现图文交错生成的开源多模态模型

Anole是一款开源的大型多模态模型，具备图文交错生成能力。该模型通过微调约6000张图像数据集，在Chameleon基础上实现了图像生成和理解功能。Anole支持文本到图像生成、图文交错生成、文本生成和多模态理解，为多模态AI研究提供了新的可能性。

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llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型，整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络，该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口，并提供4位量化和Flash Attention 2优化，以提升性能和效率。作为开源项目，LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

MoA - 多层LLM集成方法MoA在基准测试中超越GPT-4

AI模型GithubLLMMoA开源模型开源项目自然语言处理

MoA项目开发了一种多层LLM集成方法，在AlpacaEval 2.0评测中得分65.1%，超过GPT-4 Omni的57.5%。项目提供简洁实现代码、交互式演示和评估脚本，便于研究者使用和复现。该方法在多个基准测试中表现优异，为AI系统性能提升提供新思路。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat - 多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision人工智能图像处理多模态开源项目模型自然语言处理

llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat是一个为聊天场景优化的多模态大语言模型。该模型基于llava-onevision-72b-ov构建，通过迭代DPO训练提升了聊天能力，同时保持了良好的指令遵循能力。模型支持图像、多图和视频交互，在英语和中文方面表现出色。研究显示，其采用的迭代DPO训练方法有效增强了模型的聊天表现。

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。

cambrian - 开创性视觉为中心的多模态AI模型研究

AI研究Cambrian-1Github多模态LLM开源项目视觉语言模型

Cambrian-1是一个开源的视觉为中心的多模态AI模型项目。采用两阶段训练方法，在8B、13B和34B参数规模上达到了与闭源模型相当的性能。项目发布了Cambrian-10M指令微调数据集和CV-Bench基准测试集，为研究提供重要资源。Cambrian-1使用较少的视觉token，在多个视觉语言任务中表现出色，促进了开放式多模态AI的进步。

cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型

CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型

Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可

internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型，支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布，为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。

OpenDalleV1.1 - 超越SDXL性能的开源AI文生图模型

GithubHuggingfaceOpenDalleV1.1Stable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习

OpenDalleV1.1是一个开源AI图像生成模型，比SDXL具有更强的性能表现。模型在图像真实感和艺术风格方面表现突出，能够准确解析提示词并生成对应图像。基于独特的模型合并方法开发，仅限个人非商业使用，支持diffusers框架部署，通过推荐参数配置可生成细节丰富的图像。

Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术

GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记

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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