#多模态

LLaVA-Next Interleave是一款开源的聊天机器人，基于Transformer架构，专为多模态指令数据的研究而优化。主要用于计算机视觉、自然语言处理和人工智能的非商业研究，适合研究人员和爱好者使用。用户需要遵循OpenAI条款和语言模型的许可协议，如Llama社区许可。

OmniGen是一个多模态图像生成模型，支持通过灵活的多模态指令生成多种图像，无需额外插件或操作。安装简便，界面友好，具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性，支持用户自定义和微调，满足多样的图像生成需求。

这是一款4-bit AWQ量化的多模态模型，支持多种数据集与任务，帮助提升计算效率和模型性能。

FLAVA模型基于70M图像文本对实现多模态统一架构，在计算机视觉和自然语言理解任务中展示了强大性能。该模型不依赖特定模态，与CLIP相似，可执行零样本图像分类与检索，非常适用于AI研究者探索其在多领域预训练中的应用及局限性。

MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型，通过多种优化技术实现高效推理，支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色，并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。

LLaVA-Next Interleave是一个开源的自回归语言模型，通过微调多模态指令数据进行训练。基于Qwen/Qwen1.5-7B-Chat框架，主要用于大规模多模态模型和聊天机器人的研究。目标用户包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。项目禁止商业用途，使用者需遵守相关数据集及检查点的原始许可证条款，并确保符合所有适用法律法规。

InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化，模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理，提升离线批量推理效率。同时，该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口，快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率，还具备灵活的服务特性。

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。