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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。

Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解
Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型,采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频,具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据,Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定,该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。
llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉
LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型,通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型,它展现出强大的视频理解和跨场景能力,实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成,为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
llava-v1.6-vicuna-7b-hf - 改进的多模态AI模型 增强图像理解和常识推理能力
GithubHuggingfaceLLaVA-Next人工智能助手图像文本生成多模态模型开源项目模型视觉语言处理
LLaVA-NeXT是基于LLaVA-1.5的改进版多模态AI模型。通过增加输入图像分辨率和优化视觉指令调优数据集,该模型显著提升了OCR和常识推理能力。它结合了预训练的大型语言模型和视觉编码器,适用于图像描述、视觉问答和多模态聊天机器人等任务。LLaVA-NeXT支持动态高分辨率处理,并采用多样化、高质量的数据混合方法,从而提供更精确和全面的图像理解。
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。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
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。
nanoLLaVA - 轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署
GithubHuggingfacenanoLLaVA人工智能多模态开源项目机器学习模型视觉语言模型
nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型,结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异,同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准,支持图像描述和视觉问答功能,并提供简洁的API接口,方便开发者集成到不同应用场景。
blip-itm-large-coco - 创新的视觉语言预训练框架
BLIPCOCO数据集GithubHuggingface图像-文本匹配开源项目数据增强模型视觉语言
BLIP项目展示了一种专注于提升视觉语言理解和生成的新型预训练框架。该框架通过引入生成和过滤机制管理网络图像文本数据的噪声,有效提升了图像文本匹配、图像描述和视觉问答等任务的表现,同时在视频语言任务中表现出卓越的泛化能力。
GLIP - 视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测
GLIPGithub开源项目目标检测计算机视觉零样本学习预训练
GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。
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