Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca

多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术

Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca 多模态模型 Chinese-Alpaca-Plus CLIP-ViT LLaMA Github 开源项目

VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型，增加图像编码模块，实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版，提供推理代码和部署脚本，并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化，扩展应用场景。

Github

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介绍相关项目

llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-OneVision是一款基于Qwen2架构的多模态AI模型，专门针对聊天场景进行优化。该模型通过多阶段训练，包括LCS-558K预训练、高质量合成数据训练和单图数据训练等，最终经过RLHF进一步提升性能。它能够与图像、多图和视频进行交互，同时保持良好的指令遵循能力，是一个versatile的视觉语言模型。

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b，专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化，通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本，适合对话和任务辅助，强调可靠性和应用性，增强台湾文化背景知识，为生成式AI领域带来重要推动。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类

这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码，在大规模中文图文数据集上训练，支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估，展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。

OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型：探索文本与图像的多模态关联

CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器

本项目实现了CLIP模型，基于PyTorch进行开发，通过训练文本和图像数据，探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用，适合多模态学习的研究者和开发者使用。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态

ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目

这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。

metaclip-h14-fullcc2.5b - 大规模视觉语言模型基于25亿CommonCrawl数据训练

GithubHuggingfaceMetaCLIP多模态学习开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本分类

MetaCLIP是一个基于25亿CommonCrawl数据点训练的大规模视觉语言模型。该模型由Xu等人在《Demystifying CLIP Data》论文中提出，旨在解析CLIP的数据准备流程。MetaCLIP支持图像与文本的联合嵌入，可应用于零样本图像分类、文本图像检索等任务。作为一个开源项目，MetaCLIP为研究人员提供了探索大规模视觉语言模型的新方向，有助于推进计算机视觉和自然语言处理领域的发展。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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