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llava-v1.6-vicuna-7b

基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型

LLaVA-v1.6-vicuna-7b是一个基于Vicuna-7B开发的开源多模态模型,支持图像和文本的理解与处理。模型训练数据包含558K图文对和158K多模态指令等多样化数据集,通过12个基准测试验证其性能表现,可用于视觉语言研究与应用开发。

Video-LLaVA-7B-hf - 基于LLM的统一视觉模型实现图像和视频的智能处理
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型开源项目模型视觉识别视频分析语言模型
Video-LLaVA是一个基于Vicuna-13b的开源多模态模型,通过统一的视觉表示编码器实现图像和视频内容的并行处理。该模型采用语言对齐投影方式,无需图像-视频配对数据即可完成训练。模型支持图像和视频的混合输入,可应用于内容理解、问答和描述等视觉分析任务。
llava-v1.6-vicuna-7b-hf - 改进的多模态AI模型 增强图像理解和常识推理能力
GithubHuggingfaceLLaVA-Next人工智能助手图像文本生成多模态模型开源项目模型视觉语言处理
LLaVA-NeXT是基于LLaVA-1.5的改进版多模态AI模型。通过增加输入图像分辨率和优化视觉指令调优数据集,该模型显著提升了OCR和常识推理能力。它结合了预训练的大型语言模型和视觉编码器,适用于图像描述、视觉问答和多模态聊天机器人等任务。LLaVA-NeXT支持动态高分辨率处理,并采用多样化、高质量的数据混合方法,从而提供更精确和全面的图像理解。
llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型深度学习
LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型,通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力,支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法,训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用,商业应用受限。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
llava-1.6-mistral-7b-gguf - 基于Mistral-7B的LLaVA多模态模型GGUF量化版
GithubHuggingfaceLLaVAMistral图像识别多模态模型开源项目机器学习模型
LLaVA-1.6-Mistral-7B是一款开源的视觉语言模型GGUF量化版本,提供3bit至8bit多个压缩等级选择。该模型整合了图像理解与对话能力,通过大规模图文对和多模态指令数据训练而成。其中4bit和5bit量化版本在性能与模型体积之间取得良好平衡,适合在计算资源有限的场景下部署使用
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
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。
vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型
AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理
VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制,通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型,VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现,可集成到transformers库中实现图像文本交互,并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
vip-llava-7b - ViP-LLaVA的多模态对话与视觉指令协同应用
GithubHuggingfaceViP-LLaVA多模态模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理计算机视觉
ViP-LLaVA-7B是一个开源的聊天机器人,通过对LLaMA/Vicuna的图像与区域级指令数据进行微调,采用transformer架构。其主要用于多模态模型及聊天机器人研究,适合计算机视觉、自然语言处理、机器学习与人工智能领域的研究者及爱好者。该模型于2023年11月完成训练,并在四项学术区域级基准测试中表现优异。
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