ShapeLLM

革新3D理解的多模态大语言模型

ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。

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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。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算

Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型

GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础

GLaMM是一种新型多模态AI模型，将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务，并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入，支持视觉对话和指代表达分割等功能，为视觉语言交互提供了新的解决方案。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型

GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理

MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型，通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征，显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节，并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征，增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调，MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。

VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解

GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解

VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

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