需求人群:
"目标受众包括研究人员、开发者和企业用户,他们需要在各种应用中利用图像和文本的结合来提升 AI 系统的性能。"
使用场景示例:
视觉问题回答(VQA):用户可以上传图片并询问有关图像的问题,模型会给出答案。
文档视觉问题回答(DocVQA):模型可以理解文档的文本和布局,然后回答有关图像的问题。
图像描述:为社交媒体上的图片自动生成描述性文字。
图像-文本检索:帮助用户找到与他们上传的图片内容相匹配的文本描述。
产品特色:
视觉识别:优化模型以识别图像中的对象和场景。
图像推理:使模型能够理解图像内容并进行逻辑推理。
图像描述:生成描述图像内容的文本。
回答有关图像的问题:理解图像并回答用户基于图像的问题。
支持多语言:虽然图像+文本应用仅支持英文,但模型在文本任务上支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
遵守社区许可协议:使用 Llama 3.2 社区许可协议进行规范。
负责任的部署:遵循 Meta 的最佳实践,确保模型的安全和有用性。
使用教程:
1. 安装 transformers 库:确保已安装 transformers 库并更新到最新版本。
2. 加载模型:使用 transformers 库中的 MllamaForConditionalGeneration 和 AutoProcessor 类加载模型和处理器。
3. 准备输入:将图像和文本提示组合成模型可接受的输入格式。
4. 生成文本:调用模型的 generate 方法生成基于输入图像和提示的文本。
5. 输出处理:将生成的文本解码并展示给用户。
6. 遵守许可协议:在使用模型时,确保遵守 Llama 3.2 社区许可协议中的条款。
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多模态大型语言模型,支持图像和文本处理。
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型(LLMs),它结合了图像和文本处理的能力,旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。
首个多模态 Mistral 模型,支持图像和文本的混合任务处理。
Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型,它能够理解自然图像和文档,具备出色的多模态任务处理能力,同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比,能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像,是 Mistral Nemo 12B 的升级版,专为多模态推理而设计,不牺牲关键文本处理能力。
一框架,统一所有语言模态
OneLLM是一个旨在统一所有语言模态的框架。它提供了预览模型,并允许本地演示。该框架的功能包括模型安装、模型预览和本地演示。OneLLM的优势在于能够统一不同的模态,如图像和文本,以及语音和文本。该框架的定位是为了简化多模态任务的处理。
多模态12B参数模型,结合视觉编码器处理图像和文本。
Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型,包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色,支持不同尺寸的图像,并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用,如图像描述生成、视觉问答等。
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。
高效扩展多模态大型语言模型至1000图像
LongLLaVA是一个多模态大型语言模型,通过混合架构高效扩展至1000图像,旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计,实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理,对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。
统一多模态理解和生成的单一变换器
Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型,它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发,采用最新的深度学习技术,能够理解和生成多种模态的数据,是人工智能领域的一大突破。
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。
多模态视觉任务的高效转换模型
LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型(LMMs),它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习,展现出新的综合能力,特别是在视频理解和跨场景能力方面,通过图像到视频的任务转换进行了演示。
多模态智能代理框架,解决复杂任务
OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统,致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core,精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool,分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。
创新的多模态链式思维框架,提升视觉推理能力
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架,它通过感知决策架构,将视觉上下文获取与逻辑推理相结合,解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器,整合视觉输入来分析图像和问题,确保与实际情境更紧密的对齐。此外,Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能,作为多面专家,推导出更高层次的信息,增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验,证明了所提出框架的有效性,无需微调或真实理由,就显著提高了多模态CoT性能。
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。
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。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
多功能AI应用,一分钟让你高效
1min.AI是一个多功能的人工智能应用,提供多种AI功能,并且不断扩展。用户可以与多个智能模型进行对话,生成高分辨率图像,提升图像质量,生成类似图像,用文本指令编辑图像,转录音频,翻译音频,文本转语音等。产品定价合理,提供免费试用计划,订阅价格合理,用户只需为使用的功能付费,安全支付保障。另外,1min.AI还提供额外的信用购买选项,每日免费信用额度以及推荐奖励计划。用户可以根据需求灵活购买信用额度,并享受每日免费信用额度。企业用户还可根据需求定制服务套餐。
统一多模态视频生成系统
UniVG是一款统一多模态视频生成系统,能够处理多种视频生成任务,包括文本和图像模态。通过引入多条件交叉注意力和偏置高斯噪声,实现了高自由度和低自由度视频生成。在公共学术基准MSR-VTT上实现了最低的Fr'echet视频距离(FVD),超越了当前开源方法在人类评估上的表现,并与当前闭源方法Gen2不相上下。
Google最大、最强大的AI多模态模型
Google Gemini是由DeepMind开发的多模态AI模型,可以处理文本、音频、图像等多种信息。它包括三个版本:Ultra、Pro和Nano,分别针对不同的任务复杂度。Gemini在AI基准测试中表现出色,针对各种设备进行了优化,并已经过安全和偏见测试,遵循负责任的AI实践。它将集成到Google产品中,并通过Google AI Studio和Google Cloud Vertex AI提供。
面向世界的多模式大型语言模型
Kosmos-2是一个多模态大型语言模型,可以将自然语言与图像、视频等多种形式的输入进行关联。它可以用于短语定位、指代表达理解、指代表达生成、图像描述和视觉问答等任务。Kosmos-2使用了GRIT数据集,该数据集包含了大量的图像-文本对,可以用于模型的训练和评估。Kosmos-2的优势在于它可以将自然语言与视觉信息进行关联,从而提高了模型的表现。
无代码 AI 自动化工具
Argil 是一款无代码 AI 自动化工具,可帮助用户根据自己的数据构建特定的工作流程。通过使用图像和文本 AI,用户可以轻松创建定制化的应用程序。Argil 可以帮助用户节省大量时间和精力,提高工作效率。
新一代多模态内容审核模型
omni-moderation-latest 是基于 GPT-4o 构建的新一代多模态内容审核模型,它在文本和图像内容的有害信息检测方面更加精确,帮助开发者构建更强大的审核系统。该模型支持文本和图像输入,特别在非英语语言中表现更准确。它能够评估内容是否符合诸如仇恨、暴力、自残等类别,并且提供更细致的审核决策控制。此外,它还提供概率分数来反映内容与检测类别的匹配可能性。该模型对所有开发者免费开放,旨在帮助开发者从最新的研究和安全系统投资中受益。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族,旨在通过学习指向其感知的内容,实现与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容,实现了与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
行业领先的面部操作平台
FaceFusion是一个行业领先的面部操作平台,专注于面部交换、唇形同步和深度操作技术。它利用先进的人工智能技术,为用户提供高度逼真的面部操作体验。FaceFusion在图像处理和视频制作领域具有广泛的应用,尤其是在娱乐和媒体行业。
糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-7B是一个针对糖尿病护理领域优化的大型语言模型。它在糖尿病相关的多种任务上表现出色,包括诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等。该模型基于开源模型进行微调,使用特定疾病数据集和微调技术,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。此外,它还经过了全面的评估和临床试验,以验证其在临床应用中的有效性。
糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-1.5B是一个为糖尿病护理领域特别定制的大型语言模型,它在诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等多个与糖尿病相关的任务中表现出色。该模型基于开源模型开发,并利用特定疾病数据集进行微调,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。
一个全面的AI神经网络工具目录
AILIBRI是一个汇集了超过2000个AI神经网络工具的目录网站,涵盖了文本、图像、视频、音频等多个领域的工具。它为用户寻找合适的AI工具提供了极大的便利,无论是专业人士还是初学者,都能在这里找到满足其需求的工具。该网站提供了详细的分类和搜索功能,帮助用户快速定位到所需的工具。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
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