基于BART-Large和ViT的视觉语言模型，用于生成图像的英文描述文本。
Safetensors 下载量 15
发布时间 : 12/27/2024
模型简介
该模型结合了视觉Transformer(ViT)和BART-Large架构，能够分析图像内容并生成连贯的英文描述。适用于自动图像标注、辅助视觉障碍人士等场景。
模型特点
多模态理解
同时处理视觉和语言信息，实现图像到文本的转换
高质量描述生成
生成的描述文本流畅且符合图像内容
预训练模型组合
结合ViT和BART两个强大的预训练模型优势
模型能力
图像内容理解
自然语言生成
多模态特征提取
使用案例
辅助技术
视觉障碍辅助
为视觉障碍用户生成图像描述
提升数字内容可访问性
内容管理
自动图像标注
为图库或社交媒体图片生成标签和描述
提高内容检索效率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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