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ScreenAI

深度理解界面和信息图的视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
CogVLM - 开源视觉语言模型,提升图像理解与跨模态对话功能
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。
ScreenSnapAI - macOS智能截图管理与AI交互工具
AI工具AI截图助手OpenAI APIScreenSnapAImacOS工具智能对话
ScreenSnapAI是一款创新的macOS应用,集成了AI技术实现智能截图管理。用户可与屏幕内容进行AI对话,享受自动命名和标记功能,并使用智能文件夹组织截图和对话。支持各类Mac设备,提供免费版和功能更丰富的专业版。这款工具旨在提升工作效率,为用户带来便捷的截图体验。
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。
all-seeing - 全景视觉识别与关系理解的开放世界AI系统
All-Seeing ProjectGithub关系理解多模态模型大规模数据集开源项目视觉识别
All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型,实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务,构建AS-V2数据集和ASMv2模型,增强关系理解能力。此外,项目提出CRPE基准测试,为评估关系理解提供系统平台。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
Clip Interrogator AI - 多模态图像分析和描述生成系统
AI图像分析AI工具CLIP Interrogator图像描述生成机器学习自然语言处理
Clip Interrogator AI是一个集成BLIP和CLIP模型的图像分析系统。它能自动解析图像内容,生成详细的文本描述和标签。通过基础说明和'Flavors'系统,Clip Interrogator AI提供全面的图像解释。这一工具适用于需要深入理解或复制图像风格的场景,为AI图像生成提供精确提示。作为web应用,Clip Interrogator AI简化了复杂的图像分析过程。
graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型:探索文本与图像的多模态关联
CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器
本项目实现了CLIP模型,基于PyTorch进行开发,通过训练文本和图像数据,探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用,适合多模态学习的研究者和开发者使用。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
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