OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。
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发布时间 : 5/6/2025
模型简介
OpenVision是一个开放的视觉编码器家族，旨在为多模态学习提供高性价比的解决方案。它支持图像特征提取任务，适用于各种视觉和跨模态应用。
模型特点
全开放架构
采用完全开放的架构设计，便于社区使用和改进
高性价比
在保持高性能的同时优化了计算资源需求
多模态支持
专为多模态学习场景设计，支持视觉与语言的联合表示
模型能力
图像特征提取
跨模态表示学习
视觉-语言对齐
使用案例
计算机视觉
图像检索
使用提取的图像特征进行高效相似图像检索
视觉问答
为视觉问答系统提供图像特征表示
多模态应用
图文匹配
学习图像与文本的联合表示空间
跨模态检索
支持图像到文本或文本到图像的跨模态检索
Safetensors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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