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VisualRWKV

结合RWKV的创新视觉语言模型

VisualRWKV视觉语言模型RWKV预训练微调Github开源项目

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型，基于RWKV架构设计，可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略：首先进行预训练，利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层；随后进行微调，通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南，涵盖数据准备、模型获取和训练流程，支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

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rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合：高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导，结合RNN和Transformer的优势，提供强大的LLM性能，支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练，如GPT，可用于高效文本生成，并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案，使得用户能够轻松部署在不同环境中，享有快速且节能的文本生成体验，符合现代AI开发需求。
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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。
Qwen2-VL-2B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2-VL推动多模态与自动化的跨语言视觉处理进步
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Qwen2-VL具备先进的多模态处理能力，支持高分辨率图像和长时视频理解，适用于视频问答及自动化设备控制。支持包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语等多语言文本理解。更新的分辨率处理和位置嵌入技术提升了视觉感知性能。
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型自动操作视频理解
Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
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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。
llava-onevision-qwen2-0.5b-si - 多模态AI模型实现图像、多图和视频的智能交互
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LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2的多模态AI模型，能够处理图像、多图和视频输入。它具有32K tokens的上下文窗口，支持英文和中文交互。该模型在AI2D、ChartQA和DocVQA等多项任务中表现优异，为视觉语言应用提供了强大的基础。LLaVA-OneVision采用LLaVA-OneVision数据集进行训练，可轻松集成到各类视觉语言项目中。
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CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试
CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
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