LISA

通过大型语言模型进行推理分割的技术

LISA凭借其多模态大型语言模型，开创推理分割任务，能够将复杂文本问题转化为精准的图像分割结果。该项目不仅包含超千个图像指令对、综合推理及世界知识评估，还展示出在无需推理的数据集训练下的强大零样本能力。推理训练图片指令对的引入进一步强化了其性能。详情请参阅相关论文。

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介绍相关项目

evf-sam2-multitask - 创新视觉语言融合技术提升文本引导图像分割效果

EVF-SAMGithubHuggingface人工智能图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合

EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术，旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息，该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点，使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是，当前版本需要从源代码直接导入模型脚本，尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。

sam-vit-large - 高性能AI图像分割模型多种输入方式生成精确物体遮罩

GithubHuggingfaceSegment Anything Model图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉零样本学习

sam-vit-large是Segment Anything Model (SAM)的一个版本,由Facebook开发。这是一个先进的计算机视觉模型,可根据点、框等输入生成高精度物体遮罩。经过1100万图像和11亿遮罩的训练,该模型展现出优秀的零样本性能。它能自动生成图像中所有物体的遮罩,适用于多种图像分割任务,为计算机视觉研究提供了新的基础工具。

Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类

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。

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

Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具

GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI

Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势，能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案，支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率，Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破

GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类

MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型，它在性能上有所超越，同时速度提升2.3倍，模型体积缩小2.1倍，且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中，该模型达到74.4%的Top-1准确率，在38个数据集上的平均性能为63.7%，体现了出色的效率与性能平衡。

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

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