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Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4

多语言支持与视觉语义分析增强

Qwen2-VL在多模态处理技术上取得进展,增强了多语言支持、图像和视频解析能力。在视觉理解测试中表现优异,可处理超过20分钟的视频,实现高质量问答和内容创作,并具备移动设备与机器人操作能力。多维位置嵌入提升了多模态处理效能,可识别多种语言文本,适用于复杂视觉场景。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
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。
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。
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。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
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。
CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型
CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文
CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目,致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理,在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体,包括支持高分辨率输入和视频处理的版本,以及基于不同大语言模型的实现。此外,项目还开源了训练数据和代码,为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
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。
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