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AI交流(进群备注:)

阿里巴巴云推出的专为聊天应用设计的强大的视觉语言模型,结合了图像和文本输入,能够生成准确的文本和边界框输出,增强了图像描述、问答、定位和文本-图像理解等任务的能力。
Qwen-VL的特点:
1. 结合图像和文本输入
2. 生成准确的文本和边界框输出
3. 增强图像描述能力
4. 支持问答和视觉定位
5. 出色的零样本图像描述性能
Qwen-VL的功能:
1. 用于图像描述生成
2. 支持视觉问答任务
3. 进行图像定位
4. 实现文本-图像理解
5. 用于灵活的交互应用
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LLaVA-pp开源项目 – 增强多模态任务处理能力
LLaVA++是LLaVA模型的扩展,集成了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,旨在提升视觉和语言指令处理能力。项目通过引入新模型如Phi-3-V和LLaVA-3-V,专注于提高指令跟随能力和处理学术任务数据集的能力。LLaVA++在多模态任务中表现出色,尤其是在指令跟随和视觉语言任务方面。项目提供了详细的安装指南和更新脚本,便于本地部署和测试。Model Zoo中列出了所有可用模型及其Hugging Face页面链接,方便用户访问和利用预训练权重。项目还更新了文档,包含最新发展和模型细节,并提供了完整的代码库,包括训练和微调模型所需的所有脚本和模块。此外,项目改进了README文件,突出了其开源性质和模型升级的重要性。
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