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CogVLM

开源视觉语言模型,提升图像理解与跨模态对话功能

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。

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。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
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-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
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。
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。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型
这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型,包含900亿参数。通过FP8量化技术优化,将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成,主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。
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