VILA开源项目 – 高效多模态视觉语言模型

该项目是一个精选的GPT-4o生成图片案例集合，展示了OpenAI最新多模态模型在图像创作领域的强大能力。 包含46个高质量案例，涵盖Q版3D、复古海报、吉卜力风格等多样化主题，每个案例均附详细提示词和效果图， 旨在为创作者提供灵感和实用参考。项目还整合了提示词工程技巧和推荐工具，支持中英双语。

MiniGPT4-Video是一个专为视频理解而设计的多模态大模型，能够同时处理时态视觉数据和文本数据，善于理解视频的复杂性，适用于多种视频内容的分析和处理任务。

olmOCR 是一个端到端的 PDF 文档解析工具，结合视觉语言模型（VLM）和文档锚定技术，能够高效提取 PDF 文档中的结构化内容，如章节、表格、列表和公式。它通过在大规模数据集上微调一个 7B 参数的 VLM 模型，显著提高了内容提取的准确性和处理效率。推理管道基于 SGLang 和 vLLM 框架，能够高效处理大规模数据，并通过优化硬件利用和推理效率降低成本。该项目特别针对 PDF 文档的多样性格式和视觉布局设计，能够保持自然阅读顺序，同时处理图形、手写文本和低质量扫描件。

NanoLLM 是一个专门为大语言模型(LLM)提供优化本地推理的平台，支持 HuggingFace 风格的 API，具备量化、视觉/语言模型、多模态Agent、语音处理、矢量数据库集成和检索增强生成(RAG)等功能。

olmOCR-mix-0225 是一个专为 OCR（光學字符識別）和文檔理解模型訓練設計的數據集，包含約 250,000 頁 PDF 文件，這些文件通過 gpt-4o-2024-08-06 轉換為純文本，保留了原始數字內容。數據集來源包括網絡爬取的 PDF 和互聯網檔案館的書籍，涵蓋多種類型文檔，如學術論文、宣傳冊和法律文件等，適用於訓練、微調或評估 OCR 文檔處理系統。數據集由 105,504 個唯一文檔和 266,135 頁組成，並提供了詳細的元數據和提取內容，支持多種 OCR 和文檔理解任務。

VLM-R1是一个开源项目，成功将DeepSeek的R1方法从纯文本领域迁移到视觉语言领域。该项目基于Qwen2.5-VL，对比了R1和传统的SFT方法，展示了其在多模态图像识别领域的突破性进展。VLM-R1在各种复杂场景下保持稳定的高性能，并展示了卓越的泛化能力，能够适应多种场景和任务而无需专门训练。项目在GitHub上线后迅速获得广泛关注，并登上平台热门趋势榜。

ModelScopeGPT 是由 Alibaba DAMO 研究院开发的智能助手，支持诗歌、绘画、视频生成和语音播放等多模态功能。它集成了知识库搜索引擎，特别适用于 ModelScope 社区，帮助用户解答模型使用和相关知识的问题。该助手连接了超过 1000 个公共 AI 模型，支持多轮对话和 API 调用，展现出强大的扩展能力。

Gemini是谷歌最大的AI模型，旨在通过加速人类进步和改善生活给人类和社会带来巨大利益。它在多个领先基准上表现出色，支持不同尺寸的优化：Ultra、Pro和Nano。Gemini从零开始构建为多模态，能够理解、操作和结合文本、代码、音频、图像和视频等不同类型的信息。

一个致力于医学应用的视觉语言模型集合，旨在解决通用模型在医学领域的挑战，并与专家分割和分类模型集成。

Florence-2-large 是微软开发的一个视觉语言模型，基于序列到序列学习范式，支持多种视觉任务。它通过 FLD-5B 数据集训练，包含 126 百万张图像和 54 亿个全面视觉注释，能够处理复杂的视觉数据，如对象位置、遮罩轮廓和属性，并通过多任务学习实现统一的视觉理解。模型在字幕生成、目标检测、视觉定位、视觉分割和OCR等方面表现良好。

360 智脑是由奇虎 360 公司独立开发的 AI 大模型，拥有数百亿参数规模和多模态生成能力。它支持文本生成、图像生成、文本到视频转换等功能，涵盖生成创作、多轮对话、逻辑推理等十大核心能力，旨在为用户提供强大的 AI 辅助工具。其训练基于 3.4 万亿 token 的语料库，支持多达 360K 的上下文长度，适用于复杂的 AI 交互场景。

精心整理的视觉自回归建模工作列表，涵盖了图像、视频、3D、多模态生成等领域

该项目是一个高效LLM和多模态基础模型相关的论文资源列表，涵盖了大型语言模型(LLM)、视觉Transformer(ViT)、扩散模型以及基于LLM的多模态模型。这些资源详细展示了这些模型在机器学习生命周期的各个阶段，从训练到部署的应用与实现。

LLaMA-VID 是一个用于理解长视频的多模态大模型，通过双令牌策略显著减少了长视频的过载，同时保留了关键信息。

Gliytch是一个通过AI算法生成独特内容的平台，用户只需提供基本信息或关键词即可自动生成适合的文本、图片和视频内容，提升创作效率与观众互动。