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支持多模态输入输出的语言模型

该页面介绍了FROMAGe项目，为其多模态输入输出任务提供代码和模型权重。包含详细的设置指南、预训练检查点、图像检索预计算嵌入、推理和训练示例以及评估脚本。研究人员可使用这些资源在视觉故事讲述和对话生成等任务中实现突破。欢迎访问项目主页和在线演示参与讨论。

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llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型

此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

InternLM-XComposer - 多模态视觉语言模型实现超高分辨率理解与多场景交互

GithubInternLM-XComposer-2.5多回合多图对话多模态大语言模型开源项目网页制作高分辨率图像理解

InternLM-XComposer-2.5是一款高级多模态视觉语言模型，能处理高达96K的复杂图文背景。该模型优秀适用于超高清图像分析、多轮对话生成、网页创建等任务，并通过特殊算法优化输出质量，在多个基准测试中表现卓越。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型

LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总

Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练

该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向，定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。

cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型

CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型

CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型，在多项基准测试中表现优异，如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率，并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计，占用较低的GPU内存，需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行，适用于多语言环境中的各种场景。

awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展

Depth AnythingEfficientSAMGithubYOLO-Worldfoundation modelmultimodal model开源项目

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架

GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱

ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架，通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱，显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源，提供了代码和详细说明，为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱，实现了更精确和可靠的推理过程。

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。

moondream - 小巧高效的视觉语言模型兼容多平台运行

AI问答Githubmoondream图像识别开源项目深度学习视觉语言模型

moondream是一款小型视觉语言模型，可在多种平台上运行。该模型在VQAv2、GQA和TextVQA等基准测试中表现优异，能够回答图像相关问题并提供详细描述。moondream支持批量处理，可通过transformers库或GitHub仓库使用。尽管体积小巧，该模型在图像理解和问答任务上表现出色。

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