# Visual Language Models

Ollama OCR For Web
Ollama-OCR is an optical character recognition (OCR) model based on Ollama that can extract text from images. It leverages advanced visual language models such as LLaVA, Llama 3.2 Vision, and MiniCPM-V 2.6 to provide high-accuracy text recognition. This model is highly useful for scenarios requiring text information extraction from images, such as document scanning and image content analysis. It is open-source, free to use, and easily integrable into various projects.
Image Editing
78.7K

Vision Parse
vision-parse is a tool that uses visual language models (Vision LLMs) to convert PDF documents into well-formatted Markdown content. It supports multiple models including OpenAI, Llama, and Gemini, intelligently recognizing and extracting text and tables while preserving the document's hierarchy, style, and indentation. The main advantages of this tool include high-precision content extraction, format retention, multi-model support, and local model hosting, making it suitable for users requiring efficient document processing.
Document
67.6K

POINTS Qwen 2 5 7B Chat
POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat integrates the latest advancements and techniques in visual language models, proposed by researchers at WeChat AI. It significantly enhances model performance through techniques like pre-training dataset filtering and model ensembling. This model has shown outstanding performance in multiple benchmark tests, representing a significant advancement in the field of visual language models.
AI Model
45.3K

Deepseek VL2
DeepSeek-VL2 is a series of large Mixture-of-Experts visual language models, showing significant improvements over its predecessor, DeepSeek-VL. This series exhibits exceptional performance in tasks such as visual question answering, optical character recognition, document/table/chart understanding, and visual localization. DeepSeek-VL2 includes three variants: DeepSeek-VL2-Tiny, DeepSeek-VL2-Small, and DeepSeek-VL2, with 1.0B, 2.8B, and 4.5B active parameters, respectively. Compared to existing open-source dense and MoE base models with similar or fewer active parameters, DeepSeek-VL2 achieves competitive or state-of-the-art performance.
AI Model
69.0K

Florence VL
Florence-VL is a visual language model that enhances the processing capabilities of visual and language information by introducing generative visual encoders and deep breadth fusion technology. The significance of this technology lies in its ability to improve machines' understanding of images and text, achieving better performance in multimodal tasks. Florence-VL is developed based on the LLaVA project, providing code for pre-training and fine-tuning, model checkpoints, and demonstrations.
AI Model
52.7K

Promptfix
PromptFix is a comprehensive framework that enables diffusion models to perform various image processing tasks by following human instructions. This framework constructs a large-scale instruction-following dataset, proposes high-frequency guided sampling methods to control the denoising process while retaining high-frequency details in unprocessed areas, and designs auxiliary prompt adapters that enhance text prompts using visual language models, increasing the model's task generalization capabilities. PromptFix outperforms previous methods across various image processing tasks and demonstrates superior zero-shot capabilities in blind restoration and compositional tasks.
Image Editing
62.7K

Colpali
ColPali is an efficient document retrieval tool based on visual language models, simplifying the retrieval process by directly embedding images of document pages. Leveraging the latest visual language model technology, particularly the PaliGemma model, ColPali improves retrieval performance through late interaction mechanisms for multi-vector retrieval. This technology not only accelerates indexing speed and reduces query latency, but also excels in retrieving documents containing visual elements such as charts, tables, and images. ColPali introduces a new paradigm of 'visual space retrieval' in the field of document retrieval, enhancing the efficiency and accuracy of information retrieval.
AI search engine
52.7K

Drivevlm
DriveVLM is an autonomous driving system that leverages visual language models (VLMs) to augment scene understanding and planning capabilities. The system employs a unique combination of reasoning modules, encompassing scene description, scene analysis, and hierarchical planning, to enhance comprehension of complex and long-tail scenarios. Addressing the limitations of VLMs in spatial reasoning and computational demands, DriveVLM-Dual was developed as a hybrid system, integrating the strengths of DriveVLM with traditional autonomous driving pipelines. Experiments on the nuScenes and SUP-AD datasets demonstrate the effectiveness of DriveVLM and DriveVLM-Dual in handling complex and unpredictable driving conditions. Ultimately, DriveVLM-Dual has been deployed in production vehicles, validating its efficacy in real-world autonomous driving environments.
AI autonomous driving
57.1K

Mmstar
MMStar is a benchmark dataset designed to assess the multimodal capabilities of large visual language models. It comprises 1500 carefully selected visual language samples, covering 6 core abilities and 18 sub-dimensions. Each sample has undergone human review, ensuring visual dependency, minimizing data leakage, and requiring advanced multimodal capabilities for resolution. In addition to traditional accuracy metrics, MMStar proposes two new metrics to measure data leakage and the practical performance gains of multimodal training. Researchers can use MMStar to evaluate the multimodal capabilities of visual language models across multiple tasks and leverage the new metrics to discover potential issues within models.
AI Model Evaluation
55.5K
Featured AI Tools
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Jules AI
Jules は、自動で煩雑なコーディングタスクを処理し、あなたに核心的なコーディングに時間をかけることを可能にする異步コーディングエージェントです。その主な強みは GitHub との統合で、Pull Request(PR) を自動化し、テストを実行し、クラウド仮想マシン上でコードを検証することで、開発効率を大幅に向上させています。Jules はさまざまな開発者に適しており、特に忙しいチームには効果的にプロジェクトとコードの品質を管理する支援を行います。
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Nocode
NoCode はプログラミング経験を必要としないプラットフォームで、ユーザーが自然言語でアイデアを表現し、迅速にアプリケーションを生成することが可能です。これにより、開発の障壁を下げ、より多くの人が自身のアイデアを実現できるようになります。このプラットフォームはリアルタイムプレビュー機能とワンクリックデプロイ機能を提供しており、技術的な知識がないユーザーにも非常に使いやすい設計となっています。
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Listenhub
ListenHub は軽量級の AI ポッドキャストジェネレーターであり、中国語と英語に対応しています。最先端の AI 技術を使用し、ユーザーが興味を持つポッドキャストコンテンツを迅速に生成できます。その主な利点には、自然な会話と超高品質な音声効果が含まれており、いつでもどこでも高品質な聴覚体験を楽しむことができます。ListenHub はコンテンツ生成速度を改善するだけでなく、モバイルデバイスにも対応しており、さまざまな場面で使いやすいです。情報取得の高効率なツールとして位置づけられており、幅広いリスナーのニーズに応えています。
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腾讯混元画像 2.0
腾讯混元画像 2.0 は腾讯が最新に発表したAI画像生成モデルで、生成スピードと画質が大幅に向上しました。超高圧縮倍率のエンコード?デコーダーと新しい拡散アーキテクチャを採用しており、画像生成速度はミリ秒級まで到達し、従来の時間のかかる生成を回避することが可能です。また、強化学習アルゴリズムと人間の美的知識の統合により、画像のリアリズムと詳細表現力を向上させ、デザイナー、クリエーターなどの専門ユーザーに適しています。
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Openmemory MCP
OpenMemoryはオープンソースの個人向けメモリレイヤーで、大規模言語モデル(LLM)に私密でポータブルなメモリ管理を提供します。ユーザーはデータに対する完全な制御権を持ち、AIアプリケーションを作成する際も安全性を保つことができます。このプロジェクトはDocker、Python、Node.jsをサポートしており、開発者が個別化されたAI体験を行うのに適しています。また、個人情報を漏らすことなくAIを利用したいユーザーにお勧めします。
オープンソース
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Fastvlm
FastVLM は、視覚言語モデル向けに設計された効果的な視覚符号化モデルです。イノベーティブな FastViTHD ミックスドビジュアル符号化エンジンを使用することで、高解像度画像の符号化時間と出力されるトークンの数を削減し、モデルのスループットと精度を向上させました。FastVLM の主な位置付けは、開発者が強力な視覚言語処理機能を得られるように支援し、特に迅速なレスポンスが必要なモバイルデバイス上で優れたパフォーマンスを発揮します。
画像処理
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ピカ
ピカは、ユーザーが自身の創造的なアイデアをアップロードすると、AIがそれに基づいた動画を自動生成する動画制作プラットフォームです。主な機能は、多様なアイデアからの動画生成、プロフェッショナルな動画効果、シンプルで使いやすい操作性です。無料トライアル方式を採用しており、クリエイターや動画愛好家をターゲットとしています。
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LiblibAIは、中国をリードするAI創作プラットフォームです。強力なAI創作能力を提供し、クリエイターの創造性を支援します。プラットフォームは膨大な数の無料AI創作モデルを提供しており、ユーザーは検索してモデルを使用し、画像、テキスト、音声などの創作を行うことができます。また、ユーザーによる独自のAIモデルのトレーニングもサポートしています。幅広いクリエイターユーザーを対象としたプラットフォームとして、創作の機会を平等に提供し、クリエイティブ産業に貢献することで、誰もが創作の喜びを享受できるようにすることを目指しています。
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