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最新的视觉语言模型，支持多语言和多模态理解

Qwen2-VL-72B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新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，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。

大型视频-语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。

VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型，专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能，能够处理复杂的视频内容，并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化，为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。

大型视频语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。

VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型，专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能，通过先进的空间时间建模和音频理解能力，为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构，能够处理多模态数据，结合文本和视觉信息，生成准确且富有洞察力的输出。

理解复杂视频，作诗配文的AI视频模型

MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型，能处理时态视觉数据和文本数据，配标题、宣传语，适用于视频问答。基于MiniGPT-v2，结合视觉主干EVA-CLIP，训练多阶段阶段，包括大规模视频-文本预训练和视频问题解答微调。在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上取得显著提升。定价未知。

大型视频语言模型，用于视觉问答和视频字幕生成。

VideoLLaMA2-7B-16F-Base是由DAMO-NLP-SG团队开发的大型视频语言模型，专注于视频问答（Visual Question Answering）和视频字幕生成。该模型结合了先进的空间-时间建模和音频理解能力，为多模态视频内容分析提供了强大的支持。它在视觉问答和视频字幕生成任务上展现出卓越的性能，能够处理复杂的视频内容并生成准确的描述和答案。

先进的多模态理解模型，融合视觉与语言能力。

DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集和MoE基础模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

视频理解的先进模型

Goldfish 是一种为理解任意长度视频而设计的方法论。它通过高效的检索机制，首先收集与指令相关的前k个视频片段，然后提供所需的响应。这种设计使得Goldfish能够有效处理任意长的视频序列，适用于电影或电视剧等场景。为了促进检索过程，开发了MiniGPT4-Video，该模型为视频片段生成详细的描述。Goldfish在长视频基准测试中取得了41.78%的准确率，超过了之前的方法14.94%。此外，MiniGPT4-Video在短视频理解中也表现出色，分别在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA短视频基准测试中超过了现有最佳方法3.23%、2.03%、16.5%和23.59%。这些结果表明，Goldfish模型在长视频和短视频理解方面都有显著改进。

自动驾驶与视觉语言模型的融合

DriveVLM是一个自动驾驶系统，它利用视觉语言模型(VLMs)来增强场景理解和规划能力。该系统通过独特的推理模块组合，包括场景描述、场景分析和分层规划，以提高对复杂和长尾场景的理解。此外，为了解决VLMs在空间推理和计算需求上的局限性，提出了DriveVLM-Dual，这是一个混合系统，结合了DriveVLM的优势和传统自动驾驶流程。在nuScenes数据集和SUP-AD数据集上的实验表明，DriveVLM和DriveVLM-Dual在处理复杂和不可预测的驾驶条件方面非常有效。最终，DriveVLM-Dual在生产车辆上进行了部署，验证了其在现实世界自动驾驶环境中的有效性。

增强视觉语言理解的高级大型语言模型

MiniGPT-4是一个基于先进的大型语言模型的视觉语言理解模型，具有生成详细图像描述、从手写草稿生成网站等功能。它还能根据给定的图像写故事和诗歌、提供解决问题的方法、根据食物照片教用户烹饪等。MiniGPT-4通过对原始图像文本对进行预训练，并使用对话模板的对齐数据进行微调，以提高生成结果的连贯性和准确性。MiniGPT-4的定价和定位信息请参考官方网站。

学习联合视觉表示通过对齐前投影

Video-LLaVA 是一个用于学习联合视觉表示的模型，通过对齐前投影进行训练。它可以将视频和图像表示进行对齐，从而实现更好的视觉理解。该模型具有高效的学习和推理速度，适用于视频处理和视觉任务。

长视频理解基准测试

LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

视频理解基础模型

VideoPrism是一个通用的视频编码模型,能够在各种视频理解任务上取得领先的性能,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答等。其创新点在于预训练的数据集非常大且多样,包含3600万高质量的视频-文本对,以及5.82亿带有嘈杂文本的视频剪辑。预训练采用两阶段策略,先利用对比学习匹配视频和文本,然后预测遮蔽的视频块,充分利用不同的监督信号。一个固定的VideoPrism模型可以直接适配到下游任务,并在30个视频理解基准上刷新状态最优成绩。

基于纯视觉的图形用户界面代理解析器

OmniParser 是微软研究团队开发的一种用于解析用户界面截图的方法，它通过识别可交互图标和理解屏幕截图中各种元素的语义，显著提升了基于视觉的语言模型（如GPT-4V）生成准确界面操作的能力。该技术通过精细调整的检测模型和描述模型，能够解析屏幕截图中的可交互区域和提取功能语义，从而在多个基准测试中超越了基线模型。OmniParser 作为一个插件，可以与其他视觉语言模型结合使用，提升它们的性能。

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。

视频理解领域的先进空间-时间建模与音频理解模型。

VideoLLaMA 2 是一个针对视频理解任务优化的大规模语言模型，它通过先进的空间-时间建模和音频理解能力，提升了对视频内容的解析和理解。该模型在多选视频问答和视频字幕生成等任务上展现了卓越的性能。

UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。

UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。

强大的视觉AI视频编辑器

Klipme是一款强大的视觉AI视频编辑器，利用先进的视觉AI算法进行自动化视频编辑。只需将视频提供给软件，即可获得剪辑和片段。节省您在繁琐的菜单中找寻的时间，通过简洁的网络应用轻松完成视频编辑。

AI驱动的自动化工具，执行精确的系统操作

Clevrr-Computer是一个开源的自动化代理，设计用于执行精确和高效的系统操作。它使用PyAutoGUI库来自动化键盘、鼠标和屏幕交互，确保在每项任务中的安全性和准确性。该产品背景信息强调了其在自动化领域的创新性，主要优点包括自动化鼠标移动、点击和键盘输入，以及截图和管理窗口的能力。它还强调了错误处理和反馈机制，以及执行任务时的最大精度，以避免无意的动作。

AI 智能问答平台

思默问答是一款多功能的人工智能在线问答系统，能够提供 AI 绘画、职场助手、企业职能、社媒写作、编程、学术教育、点评助手、效率工具、短视频等多种功能。无论您是需要生成高质量的工作报告、合同模板，还是进行英语翻译或修改，思默 AI 工具都能满足您的各种需求。

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。

智能问答助手

Ask AI 是一个智能问答助手，可通过引用您的档和视频来提供答案。它可以帮助您节省时间，快速准确地回答问题。它可以处理 PDF 文件、视频和网页，并提供准确的答案，具备可信度。您可以上传和存储您的文档，并逐步建立您的文库，增加 AI 的实用性。通过使用您的文档中的文字，答案更加准确可信。我们不会存储您的文件本身，只会存储文本、嵌入向量和元数据。Ask AI 符合 GDPR、DPA 2018 和 ISO 27001 的要求。

先进的大型混合专家视觉语言模型

DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

提升视频理解和生成的AI模型。

ShareGPT4Video系列旨在通过密集且精确的字幕来促进大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解以及文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括：1) ShareGPT4Video，40K GPT4V注释的密集视频字幕，通过精心设计的数据过滤和注释策略开发而成。2) ShareCaptioner-Video，一个高效且功能强大的任意视频字幕模型，由其注释的4.8M高质量美学视频。3) ShareGPT4Video-8B，一个简单但卓越的LVLM，其在三个先进的视频基准测试中达到了最佳性能。

一个用于智能设备等的多模态原生代理框架。

OmAgent是一个多模态原生代理框架，用于智能设备等。它采用分治算法高效解决复杂任务，能预处理长视频并以类似人类的精度进行问答，还能基于用户请求和可选天气条件提供个性化服装建议等。目前官网未明确显示价格，但从功能来看，主要面向需要高效任务处理和智能交互的用户群体，如开发者、企业等。

视频序列理解的GPU实现模型

PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型，它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。该模型在VideoMME、MVBench、VideoChatGPT Bench和VideoQA Bench等数据集上建立了新的最先进结果，仅使用1024个视觉令牌，吞吐量提高了8倍。

新一代视觉语言模型，更清晰地看世界。

Qwen2-VL是一款基于Qwen2打造的最新一代视觉语言模型，具备多语言支持和强大的视觉理解能力，能够处理不同分辨率和长宽比的图片，理解长视频，并可集成到手机、机器人等设备中进行自动操作。它在多个视觉理解基准测试中取得全球领先的表现，尤其在文档理解方面有明显优势。

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。

面向开放世界的检测与理解统一视觉模型

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标，还能灵活应对未知类别，凭借先进算法，模型具备出色的适应性和鲁棒性，能够精准应对各种不可预见的挑战，提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛，包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等，是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。

轻松创建视觉冲击的视频内容。

PixVerse V2是一个革命性的更新，它赋予每个用户轻松创建令人惊叹的视频内容的能力。使用V2，您可以轻松制作视觉冲击力强的电影，甚至可以加入现实世界中不存在的元素。主要优点包括模型升级、画质提升、剪辑间的一致性等。

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。