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LAVIS

多任务语言与视觉模型的统一接口和便捷数据下载工具

LAVIS是一款用于语言与视觉智能研究的Python库,提供统一接口,支持图像文本预训练、检索和视觉问答等10多种任务,并包含20多个数据集和30多个预训练模型。其模块化设计和自动下载工具简化了数据准备和模型训练,是开发多模态应用的理想选择。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能
APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集
LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码,并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布,适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。
blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型
BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解
BLIP是一个视觉-语言预训练框架,利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制,减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色,包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答,此外,还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成,应用灵活多样。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力,能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练,包括558K图文对和158K多模态指令数据,并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究,适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
blip-itm-base-flickr - 用于视觉语言理解和生成的多功能开源工具
BLIPGithubHuggingface图像文本匹配开源项目数据集模型生成任务视觉语言理解
BLIP通过生成并过滤图像描述,有效地增强了视觉与语言结合任务的能力,如图像文本检索、图像描述生成和视觉问答。其在实际应用中的优异表现及对视频语言任务的零样本迁移能力,使其成为研究人员的理想工具。
llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA图文理解多模态大语言模型开源项目模型视觉问答
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。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型 集成Vicuna-13b实现视觉智能对话
GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答
LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型,通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解,支持自然的图文交互。采用transformer架构,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。
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