AIGC(MLLM、VLM、LLM、SD)系列——论文解读目录

AIGC(MLLM、VLM、LLM、SD)系列——论文解读目录

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涉及面广:多模态生成模型——MLLM ( 目前集中在视觉语言模型——VLM)、大语言模型——LLM、生成模型(SD系列)、对比学习的经典模型(CLIP系列)。

持续更新:对于已经完成解读的会附上链接(有的会在一些场景做尝试,也会附上链接供大家快速参考结果),准备写的会备注筹备中。

适宜人群:节省大把时间,快速定位需要的部分,适合学生、入门AIGC者和从业者作为笔记检索使用。

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RAM

论文题目:Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model

关键词:RAM、属性识别、多标签分类、解读

论文解读:RAM(recognize anything)—— 论文详解-CSDN博客

应用测试:RAM(recognize anything)—— 项目使用——调整阈值(获得置信度)_from ram.models import ram-CSDN博客

RAM++

论文题目:Open-Set Image Tagging with Multi-Grained Text Supervision

关键词:RAM++、RAM plus plus、属性识别、多标签分类、open set、解读

论文解读:RAM++(recognize anything++)—— 论文详解-CSDN博客

应用测试:暂同 RAM(recognize anything)—— 项目使用——调整阈值(获得置信度)_from ram.models import ram-CSDN博客

OR as Next Token Prediction

论文题目:Object Recognition as Next Token Prediction

关键词:属性识别、多标签分类、open set、解读

论文解读:VLM 系列——Object Recognition as Next Token Prediction——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

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CLIP

论文题目:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

关键词:CLIP、解读、对比学习、open set、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——CLIP——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Chinese CLIP

论文题目:Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese

关键词:中文CLIP、解读、对比学习、open set、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——中文CLIP——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

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BLIP

论文题目:BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

关键词:BLIP、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——BLIP——论文解读-CSDN博客

BLIP 2

论文题目:BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models

关键词:BLIP-2、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——BLIP2——论文解读-CSDN博客

Instruct BLIP

论文题目:InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning

关键词:Instruct BLIP、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——CLIP——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Llava

论文题目:Visual Instruction Tuning

关键词:Llava、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——Llava——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Llava 1.5

论文题目:Visual Instruction Tuning

关键词:Llava 1.5、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——Llava1.5——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

MoE-LLaVa

论文题目:MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models

关键词:MoE-LLaVA、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

LLaVA-MoLE

论文题目:LLaVA-MoLE: Sparse Mixture of LoRA Experts for Mitigating Data Conflicts in Instruction Finetuning MLLMs

关键词:LLaVA-MoLE、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Llava 1.6

论文题目:Llava 1.6

关键词:Llava 1.6、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——Llava1.6——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Qwen-VL

论文题目:Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond

关键词:Qwen-VL、千问-VL、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——Qwen-VL 千问—— 论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

COGVLM

论文题目:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE

关键词:COGVLM、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——COGVLM—— 论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

Monkey

论文题目:Monkey : Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large Multi-modal Models

关键词:Monkey、解读、VLM、图文大模型、AIGC

论文解读:VLM 系列——Monkey——论文解读-CSDN博客

应用测试:暂无

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DALL·E 3

论文题目:Improving Image Generation with Better Captions

关键词:DALL·E 3、文生图、Open AI

论文解读:文生图——DALL-E 3 —论文解读——第一版_dall- e文献-CSDN博客

应用测试:暂无

关键词aigc大模型clipclitokenllm对比学习多标签分类apprapdall·e 3dall·eandi文生图生成模型语言模型llmsurlopen aicodeparse多模态视觉语言模型dall-e 3视觉语言mllmslmsdall-e大语言模型sat
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-7803.html
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