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Gemini

Gemini多模态变换器,支持图像和音频解析

Gemini项目实现了一个可处理文本、音频、图像和视频输入的多模态变换器,具备特殊解码功能来生成图像。其架构类似于Fuyu,但扩展至多种模态,并通过直接将图像嵌入输入变换器来处理。组件Codi也采用条件生成策略,初步实现图像嵌入,后续将集成音频和视频嵌入。

paligemma-3b-pt-448 - 多语言视觉语言模型 适用于多种图像相关任务
GithubHuggingfacePaliGemma图像文本生成多语言支持开源项目微调模型视觉语言模型
PaliGemma-3b-pt-448是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的多语言视觉语言模型。该模型支持图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答和文本阅读等任务。在多项基准测试中表现优异,尤其擅长处理高分辨率图像。研究人员和开发者可将其作为预训练模型,用于微调各类视觉语言应用。
generative-ai - Google Cloud Vertex AI生成式AI工作流指南
AI模型GeminiGenerative AIGithubGoogle CloudVertex AI开源项目
此资源库提供关于在Google Cloud上使用Generative AI的指南和示例,包括笔记本、代码样本和应用程序示例,帮助用户开发和管理生成式AI工作流。
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。
gemma-2-baku-2b-it-gguf - 跨语言量化模型,支持多平台兼容应用
GithubHuggingfaceLM Studiogemma-2-baku-2b-it使用方法开源项目模型模型卡量子化
量子化后的gemma-2-baku-2b-it模型为日语和英语提供跨语言支持,增强处理效率。通过多种工具如llama.cpp、LM Studio(Windows和Mac支持)和LLMFarm(适用于iOS)进行应用。项目采用TFMC的数据集,专注于优化日语语言学习模型。访问有关npaka将LLM-jp-3转换为gguf的详细步骤,以提高应用效率和开发潜力。
Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
GithubGoogleHuggingfaceLlamaEdgegemma-2b-it开源项目模型量化
该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
kosmos-2.5 - 文本密集型图像处理的多模态模型
GithubHuggingfaceKosmos-2.5多模态开源项目文本识别文档转换模型模型训练
Kosmos-2.5 是一个专注于文本密集型图像的多模态识别模型,采用自回归Transformer架构,能够生成带有空间坐标的文本块和Markdown格式的文本输出。其设计允许通过不同的任务提示进行微调,适应多种应用场景。
openGemini - 云原生分布式时序数据库解决方案
GithubopenGemini云原生分布式开源项目时序数据库高性能
openGemini是一个开源的云原生分布式时序数据库,专注于海量遥测数据的存储和分析。它提供可扩展性强的架构、高基数存储引擎和高效数据压缩功能。支持多种部署方式,兼容InfluxDB生态系统,适用于物联网、IT运维和金融交易等领域的时序数据管理。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本,使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M,文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议,并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。
fuyu-8b - 无需图像编码器的轻量级多模态开源模型
Fuyu-8BGithubHuggingface人工智能图像识别多模态模型开源项目模型计算机视觉
Fuyu-8B是Adept AI开发的开源多模态模型,基于decoder-only transformer架构设计。模型无需图像编码器即可处理任意分辨率图像,处理速度在100毫秒以内。在图表解析、UI交互和视觉定位等任务中展现稳定性能,同时在标准图像理解测试中表现良好。作为基础模型,适合通过微调来满足不同场景需求。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
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