#图像文本检索
blip-vqa-base - BLIP视觉语言预训练模型实现理解与生成双重任务
Huggingface模型BLIP视觉语言预训练Github图像文本检索开源项目图像描述视觉问答
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。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
模型VQAScore图像文本检索开源项目Huggingface视觉语言生成模型CLIP-FlanT5-XXLGithubFlan-T5
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型，由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示，技术细节可在GitHub仓库中查阅。