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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。

LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成
Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型
LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间,显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量,还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试,LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据,通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程,在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型
GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型
InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成,在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,为用户提供全面的多模态分析能力。
llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型 支持图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型
LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话,支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布,主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中,LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力,为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。
llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型深度学习
LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型,通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力,支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法,训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用,商业应用受限。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果,包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向,提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准,为研究人员提供全面参考。
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