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LLaVa - Hugging Face 文档 它用于根据指定的参数实例化 Llava 模型，定义模型架构。 使用默认值实例化配置将生成与 Llava-9B 类似的配置。 例如 llava-hf llava-9b 配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。 有关更多信息，请阅读 PreTrainedConfig 的文档。 LLaVa-NeXT-Video - Hugging Face 文档 LLaVa-NeXT-Video 在 LLaVa-NeXT 的基础上进行了改进，通过在视频和图像混合数据集上进行微调，从而提高了模型在视频上的性能。 LLaVa-NeXT 出人意料地在零样本情况下展现出强大的理解视频内容的能力，这得益于它所使用的 AnyRes 技术。 LLaVA-NeXT - Hugging Face 文档 LLaVA‑NeXT 通过将输入图像分辨率提高 4 倍像素并支持 3 种宽高比（最高 672x672、336x1344、1344x336）来改进 Llava，从而更好地掌握视觉细节。 它还经过改进的视觉指令调优数据集的训练，该数据集涵盖了更多场景和应用，以提高 OCR 和常识推理能力。 LLaVA-OneVision - Hugging Face 文档 它用于根据指定的参数实例化 Llava-NeXT 模型，定义模型架构。 使用默认值实例化配置将产生与 llava-hf llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf 模型类似的配置。 配置对象继承自 PreTrainedConfig，并可用于控制模型输出。 有关更多信息，请阅读 PreTrainedConfig 的文档。 Video-LLaVA - Hugging Face 文档 Video-LLaVa 将视觉表示统一到语言特征空间，使 LLM 能够同时在图像和视频上执行视觉推理任务。 Video-LLaVA 模型由 Bin Lin, Yang Ye, Bin Zhu, Jiaxi Cui, Munang Ning, Peng Jin, Li Yuan 在 Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection 一文中提出。 视觉语言模型详解 - Hugging Face 文档 import requests url = "https: github com haotian-liu LLaVA blob 1a91fc274d7c35a9b50b3cb29c4247ae5837ce39 images llava_v1_5_radar jpg?raw=true" image = Image open(requests get(url, stream=True) raw) prompt = "[INST] <image>\nWhat is shown in this image? [ INST]" inputs = processor(prompt, image, return_tensors="pt") to(device) 使用 SFT 微调多模态模型（单图或多图数据集） - Hugging Face 文档 此数据集是 LLaVA Instruct Mix 的重新格式化版本。 它由对话组成，其中用户同时提供 文本 和 单张图片 作为输入。 模型（被称为 “助手”）会根据用户分享的 视觉和文本信息 进行回应。 该数据集对于训练多模态模型以 理解并生成基于图片和文本的响应 特别有用。 LLaVa-NeXT-Video - Hugging Face 文档 LLaVa-NeXT-Video 在 LLaVa-NeXT 的基础上，通过在视频和图像混合数据集上进行微调，从而提高了模型在视频上的性能。 令人惊讶的是， LLaVA-NeXT 凭借其使用的 AnyRes 技术，在零样本（zero-shot）方式下理解视频内容方面具有强大的性能。 LLaVA-o1：让视觉语言模型逐步推理 - Hugging Face 文档 社区 编辑 预览 支持的模型 - Hugging Face 文档 Idefics 2 (多模态) Idefics 3 (多模态) Llava Next (1 6) (多模态) Idefics (多模态) Mllama (多模态) 如果以上列表缺少您想要服务的模型，根据模型的管道类型，您可以尝试初始化并部署模型，看看它的表现如何，但对于非优化模型，性能无法保证。

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