LLaVA-Video

Forschung zu Video-Anweisungsoptimierung und synthetischen Daten

Normales ProduktVideoVideoverständnisMultimodales Lernen

LLaVA-Video ist ein großes multimodales Modell (LMMs), das sich auf die Video-Anweisungsoptimierung konzentriert. Es löst das Problem des Mangels an hochwertigen Rohdaten aus dem Internet, indem es den hochwertigen synthetischen Datensatz LLaVA-Video-178K erstellt. Dieser Datensatz umfasst detaillierte Videobeschreibungen, offene Fragen und Multiple-Choice-Fragen, um das Verständnis und die Inferenzfähigkeit von Video-Sprachmodellen zu verbessern. Das LLaVA-Video-Modell zeigt in mehreren Video-Benchmark-Tests hervorragende Ergebnisse und beweist damit die Effektivität des Datensatzes.

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LLaVA-Video — Forschung zu Video-Anweisungsoptimierung und synthetischen Daten

PPLLaVA — GPU-implementiertes Modell zum Verständnis von Videosequenzen

MG-LLaVA — Innovatives MLLM mit mehrgranularer visueller Anweisungsoptimierung

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.

Tarsier — Tarsier ist ein von ByteDance entwickeltes großes Video-Sprachmodell zur Generierung hochwertiger Videobeschreibungen.

EXAONE-3.5-32B-Instruct — Von LG AI Research entwickeltes, zweisprachiges (Englisch und Koreanisch) generatives Modell mit 32 Milliarden Parametern.

videoprompt.org — KI-Video-Generierungs-Prompt-Bibliothek

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF — Von LG AI Research entwickeltes zweisprachiges Textgenerierungsmodell

Apollo-LMMs — Erforschung des Videoverständnisses in großen multimodalen Modellen

DeepSeek-VL2-Small — Ein fortschrittliches, großes visuelles Sprachmodell mit Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur

MMAudio — MMAudio generiert synchronisiertes Audio basierend auf Video- und/oder Texteingaben.

MAmmoTH-VL — Großskaliger multimodaler Inferenz- und Anweisungsoptimierungsplattform

InternViT-300M-448px-V2_5 — Verbesserte Version von InternViT-300M-448px mit verbesserter visueller Merkmalsextraktion.

Florence-VL — Visuell-sprachliches Modell-Enhancement-Tool, kombiniert einen generativen visuellen Encoder mit Deep-Broad-Fusion-Technologie.

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.

LLaVA-o1 — Visuell-sprachliches Modell, das schrittweise Schlussfolgerungen ziehen kann.

Nous Research — Führend im Bereich menschzentrierter Sprachmodelle und -simulatoren

Agent S — Agent S: Ein offenes Agenten-Framework, das es Computern ermöglicht, Computer wie Menschen zu nutzen.

LongVU — Raum-zeitadaptiertes Kompressionsmodell für das Sprachverständnis in Langvideos

FakeShield — Erklärbares Bilddetektor- und Lokalisierungsmodell auf Basis multimodaler, großer Sprachmodelle

DocLayout-YOLO — Verbesserte Dokumentlayoutanalyse durch diverse synthetische Daten und adaptive Wahrnehmung von global bis lokal.

Aria — Multimodales natives Experten-Mix-Modell

NVLM — Ein hochmodernes, multimodales großes Sprachmodell, das fortschrittliche Leistung bei visuellen und sprachlichen Aufgaben erzielt.

LongLLaVA — Effizientes Skalieren eines multimodalen großen Sprachmodells auf 1000 Bilder

EAGLE — Exploration des Designs von multimodalen, großen Sprachmodellen

SlowFast-LLaVA — Ein vortrainiertes, großes Sprachmodell für Videoverständnis und -schlussfolgerung.

Llama3-s v0.2 — Neuester multimodaler Checkpoint zur Verbesserung des Sprachverständnisses.

llama3-s — Ein sich in der Entwicklung befindliches, quelloffenes Sprachmodell mit der Fähigkeit zum 'Hören'.