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marqo-fashionSigLIP

基于SigLIP的时尚图像搜索模型实现多模态检索精准度提升

Marqo-FashionSigLIP是一个时尚领域多模态嵌入模型,针对服装图像的文本描述、类别、风格等特征进行训练。该模型在检索准确度上较传统fashion-clip提升57%,支持主流深度学习框架,适用于电商图像搜索和商品分类场景。

blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成
BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型
BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解,实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署,提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。
opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型
GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索
此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型,通过将查询和文档编码为稀疏向量,提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练,并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能,能与Lucene倒排索引结合,进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本,适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型,由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示,技术细节可在GitHub仓库中查阅。
simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
contriever-msmarco - 基于对比学习的无监督密集信息检索模型
ContrieverGithubHuggingface句子嵌入平均池化开源项目模型特征提取预训练模型
contriever-msmarco是Facebook开发的无监督密集信息检索模型,基于对比学习方法。作为facebook/contriever的微调版本,它遵循了'Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning'论文的方法。该模型能够生成高质量的句子嵌入,适用于多种信息检索任务。通过HuggingFace Transformers库,研究者可以方便地加载模型并使用均值池化操作获取句子嵌入。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
efficient-splade-VI-BT-large-doc - SPLADE模型实现高效文档检索与精准排序
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化文档编码器检索模型模型
SPLADE模型是一种针对文档检索的高效架构,采用查询和文档推理分离设计。该模型在MS MARCO开发集上达到38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,同时将推理延迟降至0.7毫秒。它在保持与先进神经排序器相近效果的同时,大幅缩短了延迟,接近传统BM25的速度,为文档检索领域提供了平衡效率与准确性的新方案。
DressCode - 基于文本指导的3D服装自动生成框架
3D服装生成AI设计DressCodeGithubSewingGPT开源项目文本引导
DressCode是一个创新的文本驱动3D服装生成框架。该系统结合GPT架构和稳定扩散模型,能够根据自然语言描述自动生成服装缝纫图案和物理渲染纹理。DressCode不仅简化了服装设计流程,还为数字人物创作和虚拟试衣等应用开辟了新的可能性。与现有方法相比,DressCode在生成质量和输入提示一致性方面表现突出,为服装设计和数字内容创作领域提供了新的解决方案。
Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。
x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型
CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型
x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。
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