#PaliGemma

PaliGemma-3b-mix-224是一款基于SigLIP和Gemma的视觉语言模型,可同时处理图像和文本输入并生成多语言文本输出。该模型在图像字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测等任务中表现优异。采用33亿参数的Transformer架构,经大规模多语言数据预训练,通过微调可适用于多种视觉语言应用场景。

PaliGemma是一个轻量级视觉语言模型,基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型构建。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像描述、视觉问答、文本识别等多种视觉语言任务中表现优异。经过大规模数据预训练后,可通过微调应用于特定视觉语言场景。

ColPali是一个基于PaliGemma-3B的文档检索模型，结合了ColBERT策略生成文本和图像的多向量表示。该模型将SigLIP的图像块嵌入输入到语言模型中，实现文本与图像的深度交互，从而提升检索效果。尽管主要在英语数据集上训练，ColPali展现出对其他语言的零样本泛化能力。这一创新设计为多模态文档检索领域带来了新的技术方案。

PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。

PaliGemma-3b-pt-448是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的多语言视觉语言模型。该模型支持图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答和文本阅读等任务。在多项基准测试中表现优异,尤其擅长处理高分辨率图像。研究人员和开发者可将其作为预训练模型,用于微调各类视觉语言应用。

PaliGemma是一款基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型，采用3B参数的Transformer架构。该模型支持多语言输入输出，可用于图像描述、视觉问答和文本识别等任务。PaliGemma在多个大规模数据集上经过预训练，并通过严格的数据过滤确保了训练数据质量。模型适用于各类视觉语言任务的微调，在多项基准测试中展现了优异性能。

这个项目提供了PaLiGeMMA模型的精简版实现，包括自定义配置、模型初始化和处理器设置。通过将模型架构参数优化至32维，项目适用于快速测试和开发。它整合了文本和视觉配置，采用AutoProcessor，并支持自定义聊天模板，为开发者提供了便捷的模型验证和实验环境。