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git-base-coco

应用于多任务的图像文本生成模型

GIT是一种基于Transformer的图像文本生成模型,进行了COCO数据集的微调。其设计提升了在图像和视频描述以及问答上的能力。模型结合了CLIP图像令牌与文本令牌进行训练,能够有效预测下一个文本令牌。GIT被应用于图像和视频的标题生成、视觉问答和图像分类等视觉任务,利用大量图像文本对进行训练,实现了多样化的视觉语言任务,提升了视觉理解和交互的效果。

git-base - 微软GIT-base模型 图像到文本的多功能视觉语言处理工具
GITGithubHuggingface图像到文本开源项目微软模型自然语言处理计算机视觉
GIT-base是微软开发的基于Transformer的图像到文本生成模型。该模型能够生成图像和视频的文本描述,支持视觉问答等多种应用。GIT-base采用CLIP图像tokens和文本tokens进行条件训练,基于1000万图文对数据集。作为一个灵活多功能的视觉语言处理工具,GIT-base为图像理解和跨模态任务提供了新的解决方案。
git-large-coco - 高级视觉与语言转换:大规模图像到文本模型
GITGithubHuggingface图像标注开源项目模型模型训练视觉视觉问答
GIT大型模型通过在COCO数据集上微调,实现图像到文本的转换,支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合,预测下一个文本令牌,并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
blip-image-captioning-base - BLIP框架打造的先进图像描述生成模型
BLIPGithubHuggingface图像字幕图像理解多模态开源项目模型视觉语言预训练
blip-image-captioning-base是基于BLIP框架的图像描述生成模型,在COCO数据集上预训练。模型适用于条件和无条件图像描述任务,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等视觉语言任务中表现优异。它具有出色的泛化能力,可零样本迁移至视频语言任务。支持CPU和GPU运行,包括半精度模式,为开发者提供高效的图像描述生成工具。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型
DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练
DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型,通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示,可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量,为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。
blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练
BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架,通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色,并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能,还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。
MIGC - 利用MIGC实现多实例文本生成图像
CVPR2024GithubMIGC多实例生成开源项目文本生成图像稳定扩散
MIGC项目的多实例生成控制器提升了文本生成图像的多样性和质量,包含COCO-MIG基准测试、在线Colab演示等资源。MIGC提升了属性控制,通过更换不同生成器权重,实现高质量和多样化图像生成。最新Consistent-MIG算法优化迭代编辑功能,保持未修改区域一致性并增强修改实例的一致性。此项目由浙江大学的ReLER实验室和华为监督。
blip2-itm-vit-g - 基于Transformers的图像文本匹配模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型训练环境影响
BLIP2-ITM-ViT-G是一个基于Transformers架构的多模态模型,专门用于图像-文本匹配任务。该模型使用ViT-G作为视觉编码器,通过预训练实现图像与文本之间的语义关系理解和匹配。它可直接应用于图文相关性判断,也可作为下游任务的基础模型进行微调,适用于图像检索、跨模态搜索等应用场景。
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