pix2struct

基于截图解析的视觉语言预训练模型

Pix2Struct 视觉语言理解预训练模型数据预处理实验运行 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Qwen2-VL-72B-Instruct - 多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像识别多模态处理开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

blip-vqa-capfilt-large - 跨视觉语言任务的统一预训练框架

BLIPGithubHuggingface图像理解图像生成开源项目模型视觉语言预训练视觉问答

BLIP是一个新型视觉-语言预训练框架，可同时应用于理解和生成任务。它通过引导式标注技术高效利用网络数据，在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中达到了领先水平。该模型还能零样本迁移到视频-语言任务，展现出强大的泛化能力。项目开源了代码、模型和数据集，为视觉-语言研究提供了宝贵资源。

PIXIU - 金融大规模语言模型的开发、微调与评估

FinBenFinMAGithubPIXIUThe Fin AI开源项目金融大语言模型

PIXIU 项目专注于开发、微调和评估金融领域中的大规模语言模型（LLMs）。核心组件包括 FinBen 金融语言理解和预测评估基准、FIT 金融指令数据集，以及 FinMA 金融大规模语言模型。项目提供多任务和多模态的金融数据，涵盖股票走势预测等任务，旨在促进开放研究和透明性，提供包括模型、指令调优数据和评估数据集在内的开放资源。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能

CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类

CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。

pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现

Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目

使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型

CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型

x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。

StructiFi - 智能文档数据提取与结构化平台

AIAI工具OCRStructiFi数据提取文档结构化

StructiFi是一个基于AI技术的文档数据提取平台，利用OCR和智能算法从图片、PDF和Word文档中精确提取结构化信息。平台支持将数据转换为JSON、表格等格式，适用于手写表单、收据、发票和展会目录等多种场景。StructiFi通过AI驱动的数据处理流程，为企业和个人用户提供高效的数据数字化、提取和分析解决方案，简化日常工作流程。

blip-vqa-base - BLIP视觉语言预训练模型实现理解与生成双重任务

BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本检索开源项目模型视觉语言预训练视觉问答

BLIP是一种创新的视觉语言预训练框架，兼顾视觉语言理解和生成任务。它采用引导式方法处理网络噪声数据，在图像文本检索、图像描述和视觉问答等领域取得了领先成果。此外，BLIP具有优秀的泛化能力，可直接应用于视频语言任务。该模型为视觉语言的统一理解和生成奠定了坚实基础，推动了相关技术的发展。

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