一 相关链接Qwen 博客https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-vlQwen Chat 体验地址https://chat.qwenlm.aiGithub 项目地址https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VLHuggingFace 项目地址https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2, 视频播放量 3196、弹幕量 1、点赞数
重磅首发!本地部署+真实测评阿里开源视觉大模型Qwen2.5-VL-7B-Instruct和Qwen2.5-VL-72B!轻松识别提取发票!全方位测评见证AI 2517 1 02:22 App Qwen2.5-VL + Browser Use:打造本地operator 3019 1 09:22 App Qwen2.5 VL 视觉理解模型怎么用?案例演示 通用识别 视觉定位 OCR 文档解析 视频理解 1201.4万 376...
在“通用视觉问答”测试中，Qwen-VL 取得了LVLM（Large Vision Language Model，大型视觉语言模型）模型同等量级和设定下SOTA的结果。来源：Qwen-VL 而在文字相关的是识别和问答测试中，Qwen-VL表现出了超越当前规模下，通用视觉大语言模型的最好结果。来源：Qwen-VL 在定位任务上，Qwn-VL同样表现出色，全面超过Shik...
一、模型结构 在模型结构上,Qwen-VL主要包括了三个部分:LLM(用Qwen-7B进行的初始化)、图像编码器(ViT,采用Openclip’s ViT-bigG的权重进行的初始化)、vision-language adapter(Q-former)。vision-language adapter的主要功能是对图片的sequence长度进行压缩,压缩到固定length长度为256,同时和LLM的文本信息进行对齐。...
GitHub地址:https://github.com/QwenLM/Qwen-VL Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model, LVLM)。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL 系列模型的特点包括: 强大的性能:在四大类多模态任务的标准英文测评中(Zero-shot Captioning/VQA/DocV...
importosfromopenaiimportOpenAI client = OpenAI(# 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen-vl-ocr",...
您可以通过OpenAI SDK或OpenAI兼容的HTTP方式调用通义千问VL模型,体验多轮对话的功能。 Python Node.js curl fromopenaiimportOpenAIimportos client = OpenAI(# 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx"api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliy...
按照官方说法,Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出,可用于知识问答、图像标题生成、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等多种场景。 比如,一位不懂中文的外国游客到医院看病,不知道怎么去往对应科室,他拍下楼层导览图问 Qwen-VL“骨科在哪层”“耳鼻喉科去哪层”,Qwen-VL 会根...
Qwen-VL:以Qwen-7B的预训练模型为语言模型的基础,OpenclipViT-bigG为视觉编码器的初始化,中间加入单层随机初始化的cross-attention,经过约1.5B的图文数据进行训练,使得图像输入分辨率扩大至448。 Qwen-VL-Chat:在Qwen-VL的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-Chat。训练数据涵盖了QWen-7B...