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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-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型
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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。
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
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llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型
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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。
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AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
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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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