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uform-gen2-dpo

基于偏好优化的视觉语言模型 用于图像描述和视觉问答

UForm-Gen2-dpo是一个经过直接偏好优化(DPO)训练的视觉语言模型,专门用于图像描述和视觉问答。该模型结合了CLIP式ViT-H/14视觉编码器和Qwen1.5-0.5B-Chat语言模型,能够生成准确的图像描述、回答图像相关问题,并支持多模态对话。在MME基准测试中,UForm-Gen2-dpo在感知、推理、OCR等多个图像理解任务上展现出优秀性能,为视觉语言处理提供了高效可靠的解决方案。

blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练
BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架,通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色,并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能,还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。
blip-image-captioning-base - BLIP框架打造的先进图像描述生成模型
BLIPGithubHuggingface图像字幕图像理解多模态开源项目模型视觉语言预训练
blip-image-captioning-base是基于BLIP框架的图像描述生成模型,在COCO数据集上预训练。模型适用于条件和无条件图像描述任务,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等视觉语言任务中表现优异。它具有出色的泛化能力,可零样本迁移至视频语言任务。支持CPU和GPU运行,包括半精度模式,为开发者提供高效的图像描述生成工具。
Idefics3-8B-Llama3 - 提升视觉文本处理能力的多模态模型
GithubHuggingfaceIdefics3多模态开源项目文档理解模型模型优化视觉文本处理
Idefics3-8B是由Hugging Face开发的开放性多模态模型,支持处理任意图像和文本序列进行文本生成。该模型在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著增强,适用于图像描述和视觉问答任务。Idefics3-8B主要通过监督微调进行训练,可能需要多次提示以获得完整回答。与Idefics2相比,Idefics3在文档理解能力上表现更为出色,并增加了视觉标记编码的多项改进和丰富的数据集支持。
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。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片
Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型,专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出,能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果,模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数,Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
ComfyUI-Florence2 - 基于Florence-2视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉-语言任务
ComfyUIDocVQAFlorence2Github多任务学习开源项目视觉基础模型
ComfyUI-Florence2项目基于Florence-2视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉-语言任务。除支持图像描述、物体检测和分割外,还新增文档视觉问答功能。项目利用FLD-5B数据集进行多任务学习,采用序列到序列架构,在零样本和微调场景下表现优异。用户可通过ComfyUI界面便捷使用Florence2的各项功能。
blip-image-captioning-large - BLIP框架驱动的先进图像描述模型
BLIPGithubHuggingface图像描述多模态学习开源项目模型自然语言处理视觉语言预训练
blip-image-captioning-large是基于BLIP框架的图像描述模型,采用ViT大型骨干网络和COCO数据集预训练。它支持条件和无条件图像描述,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中表现卓越。该模型具有出色的泛化能力,支持CPU和GPU(含半精度)推理,为图像理解和生成研究提供了有力工具。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
blip-vqa-base - BLIP视觉语言预训练模型实现理解与生成双重任务
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本检索开源项目模型视觉语言预训练视觉问答
BLIP是一种创新的视觉语言预训练框架,兼顾视觉语言理解和生成任务。它采用引导式方法处理网络噪声数据,在图像文本检索、图像描述和视觉问答等领域取得了领先成果。此外,BLIP具有优秀的泛化能力,可直接应用于视频语言任务。该模型为视觉语言的统一理解和生成奠定了坚实基础,推动了相关技术的发展。
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