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开源多任务视觉语言模型，支持图像文本生成和多模态训练

OpenFlamingoVision-Language ModelPyTorchDeepMindMultimodalGithub开源项目

该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现，用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集，通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型，实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手，并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈，支持多种语言和视觉编码器，适用于多种应用场景。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型，具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略，该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取，仅供非商业用途。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
flava-full - FLAVA模型的零样本图像和文本检索能力
FLAVAGithubHuggingface图像分类多模态开源项目模型模型限制自然语言理解
FLAVA模型基于70M图像文本对实现多模态统一架构，在计算机视觉和自然语言理解任务中展示了强大性能。该模型不依赖特定模态，与CLIP相似，可执行零样本图像分类与检索，非常适用于AI研究者探索其在多领域预训练中的应用及局限性。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
flame - 基于自然语言的3D人体动作生成与编辑框架
FLAMEGithub人体动画动作合成开源项目深度学习自然语言
FLAME是一个开源的3D人体动作生成和编辑框架，能够根据自然语言描述合成和修改动作。该项目利用深度学习技术将文本转换为人体动作，适用于动画制作、游戏开发等领域。FLAME支持多样化的动作生成和精确编辑，为研究人员和开发者提供了灵活的工具。
blip2-flan-t5-xl - 融合视觉和语言的多功能预训练模型用于图像理解和多模态任务
BLIP-2GithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉问答
BLIP-2 Flan T5-xl是一款融合CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xl大语言模型的视觉-语言预训练模型。它擅长图像描述、视觉问答和基于图像的对话等多模态任务，在大规模图像-文本数据集上训练后展现出优秀的零样本和少样本学习能力。该模型为视觉理解和多模态应用研究提供了强大工具，但使用时需注意评估其在特定应用场景中的安全性和公平性。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型，整合了跨模态、视觉和语言任务，支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例，以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
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