V
Vit GPT2 Image Captioning Model
由 motheecreator 开发
基于ViT-GPT2架构的图像描述生成模型，能够将输入图像转换为描述性文本
下载量 142
发布时间 : 9/29/2024
模型简介
该模型结合了视觉变换器(ViT)和GPT-2架构，用于图像到文本的生成任务，能够为输入图像生成自然语言描述
模型特点
视觉-语言联合建模
结合视觉变换器和语言模型的优势，实现图像到文本的转换
端到端训练
整个模型可以端到端地进行训练和微调
多模态理解
能够理解图像内容并生成相应的自然语言描述
模型能力
图像理解
文本生成
图像到文本转换
使用案例
辅助技术
视觉障碍辅助
为视觉障碍用户提供图像内容描述
内容生成
社交媒体内容自动生成
为社交媒体图片自动生成描述性文字
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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