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前沿级多模态AI模型，提供图像和文本理解

Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型，基于Mistral Large 2构建，具备领先的图像理解能力，能够理解文档、图表和自然图像，同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异，特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力，超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL)，以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。

先进的多模态模型，支持图像和文本理解。

Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族，经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。

小型多模态模型，支持图像和文本生成

Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程，易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计，可以支持任意图像分辨率，回答关于图表和图形的问题，回答基于UI的问题，并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快，可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化，但它在标准图像理解基准测试中表现良好，如视觉问答和自然图像字幕。请注意，我们发布的模型是一个基础模型，我们希望您根据具体的用例进行微调，例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中，该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。

支持同时理解和生成图像的多模态大型语言模型

Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。

最先进的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。Qwen2-VL还支持多语言，除了英语和中文，还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

多模态大型语言模型，理解长图像序列。

mPLUG-Owl3是一个多模态大型语言模型，专注于长图像序列的理解。它能够从检索系统中学习知识，与用户进行图文交替对话，并观看长视频，记住其细节。模型的源代码和权重已在HuggingFace上发布，适用于视觉问答、多模态基准测试和视频基准测试等场景。

多模态文本到图像生成模型

EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

多模态音乐理解和生成系统

M2UGen是一个结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在帮助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务。

先进的多模态图像生成模型，结合文本提示和视觉参考生成高质量图像。

Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像，提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示，Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力，增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型，由Stability AI开发，具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器，通过QK-规范化提高训练稳定性，并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解。

Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型，它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构，能够通过图像和文本的结合输入，提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能，对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。

多模态AI模型，图像理解与生成兼备

Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型，具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成，提供不同规模的版本，性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术，通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息，同时结合LLM生成文本链接两个模型。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

多模态图像生成模型

Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。

多模态自回归模型，擅长文本生成图像

Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型家族，能够执行各种视觉和语言任务，特别是在从文本描述生成灵活的逼真图像方面表现突出。该模型基于xllmx模块实现，支持以LLM为中心的多模态任务，适用于深度探索和快速熟悉模型能力。

多模态综合理解与创作

DreamLLM是一个学习框架，首次实现了多模态大型语言模型（LLM）在多模态理解和创作之间的协同效应。它通过直接在原始多模态空间中进行采样，生成语言和图像的后验模型。这种方法避免了像CLIP这样的外部特征提取器所固有的限制和信息损失，从而获得了更全面的多模态理解。DreamLLM还通过建模文本和图像内容以及无结构布局的原始交叉文档，有效地学习了所有条件、边缘和联合多模态分布。因此，DreamLLM是第一个能够生成自由形式交叉内容的MLLM。全面的实验证明了DreamLLM作为零样本多模态通才的卓越性能，充分利用了增强的学习协同效应。

LLaVA-Mini是可高效理解图像、视频的大型多模态模型。

由ictnlp团队开发的多模态模型，仅用1个视觉令牌提效，改进多项性能，开源免费，适用于需快速准确理解视觉内容的场景。

高性能多模态语言模型，适用于图像和视频理解。

MiniCPM-V 2.6是一个基于8亿参数的多模态大型语言模型，它在单图像理解、多图像理解和视频理解等多个领域展现出领先性能。该模型在OpenCompass等多个流行基准测试中取得了平均65.2分的高分，超越了广泛使用的专有模型。它还具备强大的OCR能力，支持多语言，并在效率上表现出色，能够在iPad等终端设备上实现实时视频理解。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型，专注于图像和视频理解。该模型基于Qwen2.5架构，结合了先进的视觉编码器（如SigLip）和强大的语言生成能力，能够处理复杂的视觉和语言任务。其主要优点包括高效的时空建模能力、强大的多模态融合能力以及对大规模数据的优化训练。该模型适用于需要深度视频理解的应用场景，如视频内容分析、视觉问答等，具有广泛的研究和商业应用潜力。

多模态理解和生成的统一模型

Janus是一个创新的自回归框架，它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型，并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。

自由形式文本图像合成与理解的视觉语言大模型

InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型，擅长自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能够理解传统的视觉语言，还能熟练地从各种输入中构建交织的文本图像内容，如轮廓、详细的文本规范和参考图像，实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2提出了一种部分LoRA（PLoRA）方法，专门将额外的LoRA参数应用于图像标记，以保留预训练语言知识的完整性，实现精确的视觉理解和具有文学才能的文本构成之间的平衡。实验结果表明，基于InternLM2-7B的InternLM-XComposer2在生成高质量长文本多模态内容方面优越，以及在各种基准测试中其出色的视觉语言理解性能，不仅明显优于现有的多模态模型，还在某些评估中与甚至超过GPT-4V和Gemini Pro。这凸显了它在多模态理解领域的卓越能力。InternLM-XComposer2系列模型具有7B参数，可在https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer 上公开获取。

Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-7B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。此外，Qwen2-VL还支持多语言，除了英语和中文，还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

文档理解的模块化多模态大语言模型

mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型，能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现，支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。

AI多模态数据绑定

ImageBind是一种新的AI模型，能够同时绑定六种感官模态的数据，无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系（图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元（IMUs）），这一突破有助于推动AI发展，使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。

多功能文本到多模态内容生成框架

Alpha-VLLM提供了一系列模型，支持从文本到图像、音频等多模态内容的生成。这些模型基于深度学习技术，可以广泛应用于内容创作、数据增强、自动化设计等领域。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的深度交互

InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型，例如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据，具备动态高分辨率训练方法，能够在处理多模态数据时提供更好的性能。