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pix2struct

基于截图解析的视觉语言预训练模型

Pix2Struct是一个基于截图解析的视觉语言预训练模型。该模型可处理图像描述、图表问答和界面元素理解等多种任务。项目提供预训练的Base和Large模型检查点,以及9个下游任务的微调代码。Pix2Struct在多个视觉语言任务中表现优异,为相关研究提供了有力支持。

pix2struct-base - Pix2Struct预训练模型,实现多语言视觉-文本任务
GithubHuggingfacePix2Struct图像编码器开源项目文本解码器模型视觉语言理解预训练
Pix2Struct是一种预训练的图像-文本模型,专用于多种任务,如图像字幕生成和视觉问答。该模型通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,在文档、插图、用户界面和自然图像领域实现出色性能,灵活整合语言和视觉输入。
pix2struct-large - 融合图像和文本的开创性AI预训练模型
GithubHuggingfacePix2Struct图像到文本模型多任务学习开源项目模型视觉语言理解预训练
Pix2Struct是一款突破性的图像到文本预训练模型,专注于视觉语言理解。其独特之处在于通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,有效整合了OCR、语言建模和图像描述等关键技术。在文档、插图、用户界面和自然图像四大领域的九项任务评估中,Pix2Struct在六项中表现卓越,展现了其强大的通用性。这一创新模型为视觉语言相关任务奠定了坚实基础,可通过微调适应多样化的应用场景。
pix2struct-docvqa-base - 基于pix2struct的跨领域视觉问答图像解码模型
GithubHugging FaceHuggingfacePix2Struct图像编码器开源项目模型视觉问答预训练模型
Pix2Struct是一个预训练的图像到文本解码模型,旨在提升文档视觉问答的效率,通过解析网页截图实现多领域视觉语言理解的增强。
pix2struct-tiny-random - 高效图像到文本转换的轻量级模型
GithubHuggingfaceMIT许可证图像到文本开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
pix2struct-tiny-random是一个开源的轻量级图像到文本转换模型。该模型体积小、速度快,适合在资源受限环境中使用。它能够从图像中提取和生成文本信息,可用于开发图像理解和文本生成应用。该项目采用MIT许可证,标记为image-to-text管道。
instruct-pix2pix - 基于文本指令的智能图像编辑深度学习模型
AI绘图GithubHuggingfaceInstructPix2PixStable Diffusion图像编辑开源项目模型深度学习
InstructPix2Pix是一个基于Stable Diffusion技术的深度学习模型,能够根据文本指令编辑图像。该模型可以理解并执行多种复杂的图像编辑任务,用户只需提供原始图片和文字编辑指令,即可生成符合要求的新图像。这项技术简化了复杂图像处理流程,为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性。
pixtral-12b - 支持多图片交互分析的开源视觉语言模型
GithubHuggingfacePixtraltransformers图像识别多模态开源项目机器学习模型
pixtral-12b基于Transformers框架开发,是一个支持多图片处理的视觉语言模型。该模型可处理图文混合输入,实现图片内容识别、场景描述及图片关系分析。通过简单的API调用,开发者可快速实现多模态对话和图像分析功能。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
Pix2Text - 开源Python工具,支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别
GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别
Pix2Text是一款免费开源的Python工具,主要功能与Mathpix类似,能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别,包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型,大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。
pix2code - 利用深度学习技术从界面截图自动生成代码
GithubUizard Technologiespix2code代码生成图形用户界面开源项目深度学习
本项目演示了使用深度学习技术从单个界面截图生成代码,适用于iOS、Android和网页平台,生成准确率超过77%。系统虽然具有实验性和教育目的,但提供了未来机器智能研究的重要数据和源码支持。
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