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EVE

无编码器视觉语言模型实现高效性能

EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色,具备复杂推理和决策能力,可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理,采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术,显著提升了多模态处理能力。
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。
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。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型 实现图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化
LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调,该模型实现了图像理解和对话能力,支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务,并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化,可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
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。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型,支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练,具有32K tokens上下文窗口,提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文,可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文,为AI研究和开发提供了实用工具。
Emu3-VisionTokenizer - Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能
Emu3GithubHuggingface人工智能图像生成多模态模型开源项目模型视频生成
Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。
Video-LLaVA-7B-hf - 基于LLM的统一视觉模型实现图像和视频的智能处理
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型开源项目模型视觉识别视频分析语言模型
Video-LLaVA是一个基于Vicuna-13b的开源多模态模型,通过统一的视觉表示编码器实现图像和视频内容的并行处理。该模型采用语言对齐投影方式,无需图像-视频配对数据即可完成训练。模型支持图像和视频的混合输入,可应用于内容理解、问答和描述等视觉分析任务。
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