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LLMGA

用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

LLMGA大模型图像生成ECCV2024多模态Github开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

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介绍相关项目
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。
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。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
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。
Ranni - 将文本指令精确转化为图像的AI生成技术
AI绘画CVPR 2024GithubRanni开源项目文本生成图像语义理解
Ranni是一个创新的文本到图像生成项目，结合大型语言模型和扩散模型，提高了指令理解和图像生成的精确度。该项目由规划模型和绘画模型组成，可将文本指令准确转化为视觉元素。除了生成高质量图像，Ranni还支持交互式编辑，方便调整生成结果。项目已开源模型权重，包含经LoRA微调的LLaMa-2-7B和全面微调的SDv2.1模型。
ShapeLLM - 革新3D理解的多模态大语言模型
ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理
GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。
GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型
GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
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