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多模态模型提高视觉数据交互准确率

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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。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

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LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。

Qwen-VL-Chat - 多语言视觉对话模型支持图文交互和物体定位

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Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

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LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型

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Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型，采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频，具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据，Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定，该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。

llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型

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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。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

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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。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

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VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

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Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

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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。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

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