Video-LLaVA

视频多模态模型，具备像素级定位能力

PG-Video-LLaVA 像素级别定锚 LMM 视频理解音频上下文 Github 开源项目

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

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LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。

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llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

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LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

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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。

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llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

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