Qwen2-VL-2B-Instruct-AWQ

支持多分辨率的多语言多模态视觉模型

Huggingface 模型架构开源项目模型多语言支持 Github Qwen2-VL 性能评估视觉理解

Qwen2-VL是一款先进的多模态模型，具备卓越的图像和视频理解能力，并能够处理多语言文本。其支持动态分辨率处理，适用于移动设备和机器人自动化操作。模型特色包括旋转位置嵌入和高效量化模型，提高推理速度和内存利用率，适合多种视觉任务如图像描述和视频分析。

MPP-LLaVA - 基于QwenLM的多模态并行系统，支持多轮对话及视频交流

GithubMPPQwen-Nextsft数据多轮对话开源项目流水线并行视频对话

MPP-Qwen-Next项目基于QwenLM，提供多模态流水线并行系统，支持多轮对话、视频对话和多图对话功能。借助DeepSpeed Pipeline Parallel技术，实现高效的单图、多图及视频推理。项目包含详细的预训练和指令微调数据，适用于多种对话场景，并专为大规模显卡配置进行了优化。

VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法

GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练

VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。

llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速

AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备

AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术，支持INT3/4量化，适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用，并获MLSys 2024最佳论文奖。

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。

CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

qwen-free-api - 阿里通义千问2.5大模型逆向API白嫖测试

AI绘图GithubQwen AI Free图像解析多轮对话开源项目文档解读

该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能，完全兼容ChatGPT接口，且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹，适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助，旨在用于研究和学习交流。

BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM

BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答

BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型，专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色，并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本，BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型

GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。

InternLM-XComposer - 多模态视觉语言模型实现超高分辨率理解与多场景交互

GithubInternLM-XComposer-2.5多回合多图对话多模态大语言模型开源项目网页制作高分辨率图像理解

InternLM-XComposer-2.5是一款高级多模态视觉语言模型，能处理高达96K的复杂图文背景。该模型优秀适用于超高清图像分析、多轮对话生成、网页创建等任务，并通过特殊算法优化输出质量，在多个基准测试中表现卓越。

MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型

GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理

MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型，通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征，显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节，并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征，增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调，MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。

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