SpatialVLM

Conférer aux modèles linguistiques visuels une capacité de raisonnement spatial

Produit OrdinaireProductivitéModèle linguistique visuelRaisonnement spatial

SpatialVLM est un modèle linguistique visuel développé par Google DeepMind, capable de comprendre et de raisonner les relations spatiales. Entraîné sur un ensemble de données synthétiques à grande échelle, il a acquis la capacité de réaliser un raisonnement spatial quantitatif de manière intuitive, à l’instar des humains. Cela améliore non seulement ses performances sur les tâches de VQA spatiales, mais ouvre également de nouvelles perspectives pour des tâches en aval telles que le raisonnement spatial en chaîne et le contrôle robotique.

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SpatialVLM Alternatives

SpatialVLM — Conférer aux modèles linguistiques visuels une capacité de raisonnement spatial

SRM — Raisonnement spatial via un modèle génératif de débruitage, pour résoudre des tâches visuelles dans des distributions complexes.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

HOMIEtele — HOMIE est un nouveau système de téléopération de robots humanoïdes intégrant un système de capture de mouvement corporel et un cadre d'apprentissage par renforcement, permettant d'exécuter des tâches de marche et de manipulation avec précision.

VideoWorld — VideoWorld est un modèle génératif profond explorant l’apprentissage de connaissances à partir de vidéos non annotées.

Ollama OCR pour le web — Une puissante librairie OCR utilisant des modèles linguistiques visuels de pointe pour extraire du texte à partir d'images.

Moondream AI — Modèle linguistique visuel open source, fonctionnant sur divers appareils.

CogAgent — Agent GUI basé sur un modèle linguistique visuel (VLM) open source de bout en bout

DeepSeek-VL2-Tiny — Modèle linguistique visuel de grande taille et avancé à experts mixtes

POINTS-Yi-1.5-9B-Chat — Les dernières avancées en matière de modèles linguistiques visuels, intégrant les nouvelles technologies de WeChat AI.

POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat — Les dernières avancées en matière de modèles linguistiques visuels

POINTS-1-5-Qwen-2-5-7B-Chat — Modèle linguistique visuel de pointe, prenant en charge le bilinguisme et un contrôle de haute qualité, gratuit.

DeepSeek-VL2 — Modèle avancé de compréhension multimodale, fusionnant les capacités visuelles et linguistiques.

StagiaireVL d'OpenGVLab — Un modèle linguistique visuel IA offrant des services d'analyse et de description d'images.

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B est le dernier modèle linguistique visuel, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

Qwen2-VL-2B — Modèle linguistique visuel de pointe, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 est un puissant modèle linguistique visuel, simple à optimiser.

LLaVA-o1 — Modèle linguistique visuel capable de raisonnement étape par étape

OmniParser — Analyseur d'interface utilisateur graphique basé sur la vision par ordinateur

VisRAG — Modèle génératif augmenté par la recherche basé sur un modèle linguistique visuel

ColPali — Outil de recherche documentaire efficace basé sur un modèle linguistique visuel

Helpful DoggyBot — Système d'exploitation de robot quadrupède pour la mobilité intérieure

Qwen2-VL — Modèle linguistique visuel nouvelle génération, pour une vision du monde plus claire.

InternLM-XComposer-2.5 — Un modèle linguistique visuel de grande taille multifonctionnel

MMStar — Un ensemble de référence d'élite pour l'évaluation des grands modèles linguistiques visuels.

MiniGemini — Modèle linguistique multimodal de grande taille capable de comprendre et de générer simultanément des images.

MouSi — Modèle linguistique visuel multimodal

CheXagent — Outil d'interprétation de radiographies pulmonaires basé sur un modèle linguistique visuel

CogVLM — Un puissant modèle linguistique visuel open source