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lotus-depth-g-v1-0

新一代视觉深度预测与密集估计模型

Lotus是一个开源的视觉基础模型,主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台,可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布,支持学术研究和商业应用开发。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
Florence-2-base - 多任务视觉处理的统一基础模型
Florence-2GithubHuggingface人工智能图像处理多任务学习开源项目模型计算机视觉
Florence-2是一个视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉语言任务。该模型通过解释文本提示执行图像描述、物体检测和分割等功能。Florence-2利用FLD-5B数据集进行训练,在零样本和微调场景下均表现优异。它支持图像描述、物体检测、区域描述等多项任务,为视觉应用提供了统一的基础架构。
Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。
DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法
DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法,通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁,核心部分仅需10行代码,适配多种数据增强技术。实验表明,DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升,同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南,便于研究者在视觉任务中应用。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4 - 量化视觉语言模型实现高效图像分析与理解
GithubHuggingfaceLlama-3.2图像识别开源项目模型模型部署神经网络量化视觉AI模型
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4是一个基于meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct的量化视觉语言模型,采用BitsAndBytes的NF4(4位)量化技术,无需双重量化即可实现高效推理。该模型主要用于图像字幕生成等视觉分析任务,并提供详细的使用示例代码。项目还包含配套的ComfyUI自定义节点,为开发者提供了便捷的视觉分析工具集成方案。
Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表,涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域,助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
mindone - 多模态理解与内容生成的开源算法库
GithubMindONEMindSporeStable Diffusion内容生成多模态开源项目
MindONE是一个专注于多模态理解和内容生成的开源仓库。它集成了Stable Diffusion、InternVL、LLaVA等AI模型,支持文本生成图像、视频和音频的pipeline。该项目还提供大规模训练、模型微调等功能,并与HuggingFace Diffusers兼容,为AI领域的研究和开发提供了全面的工具支持。
Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目
AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。
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