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Long-CLIP

CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果

Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。

clip-interrogator - 一种提示工程工具
CLIP InterrogatorGithubOpenAIStable Diffusion人工智能图像生成开源项目
CLIP Interrogator结合了OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP,优化生成与给定图像相匹配的文本提示。支持Stable Diffusion和DreamStudio等文本到图像模型。现已作为Stable Diffusion Web UI扩展供使用,并支持在Colab、HuggingFace和Replicate上运行。用户可通过Python虚拟环境安装,并根据系统VRAM配置自定义优化。提供多种预训练CLIP模型供选择,满足不同需求。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术
CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目
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。
photo-similarity-search - CLIP模型照片相似性搜索引擎
Apple SiliconCLIP模型Embed-PhotosGithub图像搜索开源项目相似图片
Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎,利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台,使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储,提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置,用户只需简单设置环境变量即可启动使用。
daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复
AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集
DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型,如Gradio应用测试图像,或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法,并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。
LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目
LongLM项目介绍了Self-Extend方法,通过不需要调优的方式扩展大语言模型(LLM)的上下文窗口,利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注,并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend,并提供组选参数的指导原则及实验结果,以帮助用户应用这一技术。
LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架
GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM
LongRAG项目推出新型检索增强生成框架,采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器,平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现,还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源,有助于探索该领域的未来发展方向。
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