Florence-VL

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

Normales ProduktProgrammierungVisuell-sprachliches ModellMultimodales Lernen

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Florence-VL ist ein visuell-sprachliches Modell, das durch die Einführung eines generativen visuellen Encoders und der Deep-Broad-Fusion-Technologie die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung visueller und sprachlicher Informationen verbessert. Die Bedeutung dieser Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, das Verständnis von Bildern und Texten durch Maschinen zu verbessern und so bessere Ergebnisse bei multimodalen Aufgaben zu erzielen. Florence-VL basiert auf dem LLaVA-Projekt und bietet Code, Modell-Checkpoints und Demos für das Pretraining und Fine-tuning.

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

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 ist ein leistungsstarkes visuell-sprachliches Modell, das einfach zu optimieren ist.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Ein von XTuner optimiertes LLaVA-Modell mit kombinierten Bild- und Textverarbeitungsfähigkeiten.

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FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

node-DeepResearch — Durchsucht und liest Webseiten kontinuierlich, bis eine Antwort gefunden wird (oder das Token-Budget erschöpft ist).

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

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

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 ist ein hochmodernes multimodales Basismodell, das sich auf das Verständnis von Bildern und Videos konzentriert.

MiniMax-01 — Leistungsstarkes Sprachmodell mit 4560 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

DeepSeek-V3 — Ein Mixture-of-Experts Sprachmodell mit 671 Milliarden Parametern.

DeepSeek-VL2-Tiny — Fortgeschrittenes großes visuelles Sprachmodell mit Mixture-of-Experts (MoE)

Megrez-3B-Omni — Open-Source-Modell für umfassendes modales Verständnis auf Endgeräten

InternVL2_5-38B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

OpenGVLab InternVL — Ein KI-basiertes visuell-linguistisches Modell, das Bildanalyse- und beschreibungsdienste bietet.

mwp_ReFT — Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

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

LLaMA-Mesh — Vereinigung von 3D-Mesh-Generierung und Sprachmodell

MaskGCT TTS Demo — Text-to-Speech-Demo basierend auf dem MaskGCT-Modell

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.

mPLUG-DocOwl 1.5 — Ein einheitliches Strukturlernmodell für das OCR-freie Dokumentenverständnis

F5-TTS — Hochwertiges, auf Deep Learning basierendes Text-to-Speech-Synthesemodell

Paiou Rechenleistung Cloud Großmodell-API — Schnellbauplattform für AIGC-Anwendungen

YOLO11 — Fortschrittliches Modell zur Objekterkennung und -verfolgung

Llama 3.2 3b Voice — Sprachsynthese-Tool basierend auf dem Llama-Modell.

Molmo — Eine Familie fortschrittlicher multimodaler KI-Modelle