VideoLLaMA2-7B

Großes Video-Sprachmodell, das visuelle Frage-Antwort-Systeme und die automatische Video-Untertitelung bietet.

Normales ProduktVideoVideoverständnisSprachmodell

VideoLLaMA2-7B ist ein multimodales, großes Sprachmodell des DAMO-NLP-SG-Teams, das sich auf das Verständnis und die Generierung von Videoinhalten konzentriert. Das Modell zeichnet sich durch seine Leistung bei visuellen Frage-Antwort-Systemen und der automatischen Video-Untertitelung aus und kann komplexe Videoinhalte verarbeiten sowie präzise und natürlich klingende Sprachbeschreibungen generieren. Es wurde im Hinblick auf die räumlich-zeitliche Modellierung und das Audioverständnis optimiert und bietet eine leistungsstarke Unterstützung für die intelligente Analyse und Verarbeitung von Videoinhalten.

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VideoLLaMA2-7B Alternativen

VideoLLaMA2-7B — Großes Video-Sprachmodell, das visuelle Frage-Antwort-Systeme und die automatische Video-Untertitelung bietet.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct ist ein leichtgewichtiges, multimodales Basismodell von Microsoft, das Text-, Bild- und Audioeingaben unterstützt.

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

VideoRAG — VideoRAG ist ein retrieval-augmented generation framework (RAG) zur Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL ist ein leistungsstarkes visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Videoinhalte versteht und entsprechenden Text generiert.

SmolVLM-500M-Instruct — SmolVLM-500M ist ein leichtgewichtiges multimodales Modell, das Bild- und Texteingaben verarbeiten und Textausgaben generieren kann.

OmAgent.com — Ein multimodaler nativer Agent-Framework für intelligente Geräte und mehr.

MiniCPM-o-2_6 — MiniCPM-o 2.6 ist ein leistungsstarkes, multimodales großes Sprachmodell, das sich für visuelle, sprachbasierte und multimodale Live-Übertragungen eignet.

MiniCPM-o — MiniCPM-o 2.6: Ein MLLM (Multimodales Large Language Model) auf GPT-4o-Niveau, das visuelle, sprachliche und multimodale Livestreaming auf Smartphones ermöglicht.

Die Sprache der Bewegung — Ein einheitliches Modell für verbale und nonverbale Sprache in 3D-menschlichen Bewegungen

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B ist ein neuestes visuell-linguistisches Modell, das multimodalen Verständnisses und Textgenerierung unterstützt.

Qwen2-VL-2B — Spitzenmodell für visuelle Sprachmodelle, unterstützt multimodales Verständnis und Textgenerierung.

Spirit LM — Multimodales Sprachmodell, das Text und Sprache integriert

Aria — Multimodales natives Experten-Mix-Modell

Pixtral-12B-2409 — Multimodales 12B-Parameter-Modell, das einen visuellen Encoder zur Verarbeitung von Bildern und Texten integriert.

ell — Leichtgewichtige Programmbibliothek für Sprachmodelle, die Prompts als Funktionen behandelt.

Enchanted — iOS/macOS-App zum Dialog mit privaten, selbst gehosteten Sprachmodellen

MA-LMM — Ein großskaliges multimodales Modell für das Verständnis langer Videos

Qwen-VL — Universelles visuell-sprachliches Modell

imp-v1-3b — Ein leistungsstarkes multimodales kleines Sprachmodell

SpeechGPT — Multimodales Sprachmodell

Honeybee — Lokaler Verstärker für die Vorhersage in multimodalen Sprachmodellen

TinyGPT-V — Effizientes multimodales großes Sprachmodell

ml-ferret — End-to-End MLLM für präzise Referenzierung und Lokalisierung

CLoT — Entdecken Sie das kreative und humorvolle Potenzial großer Sprachmodelle.

DreamLLM — Multimodales Verständnis und kreative Gestaltung

JinaChat — Mehr Modalitäten, längeres Gedächtnis, geringere Kosten

Inception Labs — Inception Labs bringt eine neue Generation diffusionsbasierter Sprachmodelle auf den Markt und bietet extrem schnelle, effiziente und hochwertige Sprachgenerierung.

OpenManus — OpenManus ist ein Open-Source-Projekt für intelligente Agenten, das ohne Einladungscode verwendet werden kann.

Instella — Instella ist ein von AMD entwickeltes, leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Beschleunigung der Entwicklung von Open-Source-Sprachmodellen entwickelt wurde.