Model Type The base model uses a ViT-L/14 Transformer architecture as an image encoder and uses a masked self-attention Transformer as a text encoder. These encoders are trained to maximize the similarity of (image, text) pairs via a contrastive loss. The original implementation had two varia...
Gradio(@_akhaliq):这个推文介绍了由@intern_lm微调的LLaVA-LLama-3-8B模型,它是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336的。LLaVA-Phi-3 Mini也可用。它在多个基准测试中表现优异,超越了LLaVA-v1.5-7B,并与LLaVA-Llama-3-8B的性能相匹配。
详细版—LLaVA模型在服务器上部署和启动的过程! 模型网址如下:LLaVA:https://github.com/haotian-liu/LLaVAvit模型:https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336(视觉编码器)权重模型: https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-13b https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-7b ...
尽管大型语言模型(LLMs)在语言生成任务中占据主导地位,但它们在图像和视频生成方面的表现不如扩散模型。为了有效地将LLMs用于视觉生成,一个关键组件是视觉标记器,它将像素空间输入映射到适合LLM学习的离散标记。在本文中,我们介绍了MAGVIT-v2,这是一种视频标记器,旨在使用通用的标记词汇为视频和图像生成简洁而富有表现...
尽管大型语言模型(LLMs)在语言生成任务中占据主导地位,但它们在图像和视频生成方面的表现不如扩散模型。为了有效地将LLMs用于视觉生成,一个关键组件是视觉标记器,它将像素空间输入映射到适合LLM学习的离散标记。在本文中,我们介绍了MAGVIT-v2,这是一种视频标记器,旨在使用通用的标记词汇为视频和图像生成简洁而富有表现...