视觉语言模型工具集合：应用、网站与开源项目一览
LLaVA-NeXT: 开放式大型多模态模型的新突破
LLaVA-NeXT是一个开放源代码的大型多模态模型,在单图像、多图像和视频等多个基准测试上达到了最先进的性能,有时甚至可以与顶级商业模型相媲美。本文介绍了LLaVA-NeXT的最新进展、主要特点及其在多模态人工智能领域的重要意义。
MiniGPT-4: 增强视觉语言理解的先进大型语言模型
MiniGPT-4是一个开源的视觉语言模型,通过将先进的大型语言模型与视觉编码器相结合,实现了多模态理解和生成能力的飞跃。本文将详细介绍MiniGPT-4的架构、功能特点、应用场景以及最新进展。
VILA: 多图像视觉语言模型的突破性进展
VILA是一种创新的多图像视觉语言模型,具有从云端到边缘设备的部署能力,为视觉语言任务带来了新的可能性。
CLIP-ReID: 利用视觉-语言模型实现无具体文本标签的图像重识别
CLIP-ReID是一种创新的图像重识别方法,它巧妙地利用了预训练的视觉-语言模型CLIP,在没有具体文本标签的情况下实现了出色的重识别性能。本文将详细介绍CLIP-ReID的原理、实现方法及其在多个数据集上的表现。
Florence-2模型微调:探索视觉语言模型的新应用
本文深入探讨了Microsoft最新推出的Florence-2视觉语言模型的微调过程,介绍了该模型的特点、微调方法以及在文档视觉问答等任务上的应用,为读者提供了一个全面的Florence-2模型微调实践指南。
Bunny:一个轻量级但功能强大的多模态模型家族
Bunny是由BAAI开发的一系列轻量级但功能强大的多模态模型,支持多种视觉编码器和语言模型的灵活组合,性能卓越,适用于多种视觉-语言任务。
Cambrian: 探索多模态大语言模型的开源先锋
Cambrian是一个开源的多模态大语言模型项目,旨在推动视觉中心设计的多模态AI发展。本文深入介绍了Cambrian的核心技术、模型性能、数据集构建以及应用前景。
LLaMA-VID:突破性的长视频理解模型
LLaMA-VID通过创新的双令牌机制,实现了高效的长视频理解,为视觉语言模型处理长视频开辟了新的可能性。
gRefCOCO：推动通用指代表达理解的前沿数据集
gRefCOCO是一个大规模的通用指代表达分割数据集，包含多目标、无目标和单目标表达，为计算机视觉领域的指代表达理解任务提供了新的研究基准。
DeepSeek-VL: 引领真实世界视觉语言理解的开源模型
DeepSeek-VL是一个开源的视觉语言模型,专为真实世界的视觉和语言理解应用而设计。它具有强大的多模态理解能力,能处理逻辑图表、网页、公式识别、科学文献、自然图像等复杂场景,为人工智能研究和应用开辟了新的可能。
Video-LLaVA: 通过对齐和投影 学习统一的视觉表示
Video-LLaVA是一个创新的多模态大语言模型,能够同时处理图像和视频,通过对齐和投影技术学习统一的视觉表示,在图像和视频理解任务上都展现出优秀的性能。
多模态大语言模型的最新进展:一场AI视觉与语言融合的革命
本文全面介绍了多模态大语言模型(MLLM)的最新研究进展,包括模型架构、训练方法、应用场景等,深入探讨了MLLM在视觉-语言智能融合方面的巨大潜力及未来发 展方向。
SEED-LLaMA: 革新性的大型语言模型训练方法
探索SEED-LLaMA如何通过创新的训练方法提升大型语言模型的性能和效率,为AI领域带来突破性进展。
DA-CLIP:控制视觉语言模型实现通用图像恢复
本文介绍了一种名为DA-CLIP的新型视觉语言模型,该模型能够有效控制预训练的CLIP模型,实现多任务通用图像恢复。DA-CLIP在多种图像退化任务上取得了优异的性能,为视觉语言模型在低层视觉任务中的应用开辟了新的方向。
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