llava-onevision-qwen2-72b-si

多模态模型提高视觉数据交互准确率

LLaVA-OneVision 图像交互 Huggingface 准确率预训练模型 Github 开源项目多模态模型

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。

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。

VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型

GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型

此页面介绍VILA模型，一种用于多模态研究的视觉语言模型，通过大规模图文数据预训练，提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习，并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化，模型适用于Jetson Orin等边缘设备，兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者，支持Linux系统，具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活

MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型，支持大规模文本和图像解析

CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解

CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型，支持中文和英文，表现出显著性能提升，比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率，特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上，用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验，适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

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。

Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力

GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目

Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型

这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型，包含900亿参数。通过FP8量化技术优化，将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成，主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

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