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VisionLLaMA

基于LLaMA的统一视觉模型,为图像生成和理解设立新基准

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型,专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式,适用于广泛的视觉任务,包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估,VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能,超越了现有最先进的视觉Transformer模型,为计算机视觉领域提供了新的基准。

Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理
GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
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。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型,可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度,在大规模图像-文本对数据上训练,具备多语言处理能力。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型,用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建,集成视觉适配器,支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异,超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度,采用60亿(图像,文本)对训练,知识覆盖至2023年12月。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能
GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理
llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构,实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成,并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色,体现了视觉语言模型的技术创新。
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