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 BLIP X-InstructBLIP language-vision Salesforce Github 开源项目

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。

文档

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

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LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍

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模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用，采用多样化的数据集提升不同任务表现，适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。

llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型支持图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型

LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。

llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能

GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理

llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。

llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调

LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。

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。

blip-vqa-capfilt-large - 跨视觉语言任务的统一预训练框架

BLIPGithubHuggingface图像理解图像生成开源项目模型视觉语言预训练视觉问答

BLIP是一个新型视觉-语言预训练框架，可同时应用于理解和生成任务。它通过引导式标注技术高效利用网络数据，在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中达到了领先水平。该模型还能零样本迁移到视频-语言任务，展现出强大的泛化能力。项目开源了代码、模型和数据集，为视觉-语言研究提供了宝贵资源。

BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新

AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构，将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作，致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型实现图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化

LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI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。

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