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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。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型,集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模,支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构,通过监督学习和人类反馈优化,在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权,需遵循Llama 3.2社区许可协议。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架
GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互
ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型(如GPT-4和ChatGPT)的ROS框架,用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成,只需简单API配置,十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合,快速创建互动与控制体验。支持ROS系统,并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口,以提升机器人导航与环境感知能力。
llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT:Llama 3驱动的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型,整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络,该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口,并提供4位量化和Flash Attention 2优化,以提升性能和效率。作为开源项目,LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
LLaVA-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示
GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目
LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型,支持学术任务和指令跟随应用。
PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型
GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目
PixelLM是一种创新的大型多模态模型,专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务,同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本,PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集,为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中,PixelLM展现出优越性能。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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