# 圖像描述

Describe Anything 模型（DAM）能夠處理圖像或視頻的特定區域，並生成詳細描述。它的主要優點在於可以通過簡單的標記（點、框、塗鴉或掩碼）來生成高質量的本地化描述，極大地提升了計算機視覺領域的圖像理解能力。該模型由 NVIDIA 和多所大學聯合開發，適合用於研究、開發和實際應用中。

Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 開發的先進視覺語言模型，擁有 320 億參數，支持 23 種語言，包括英語、中文、阿拉伯語等。該模型結合了最新的多語言語言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 視覺編碼器，通過多模態適配器實現視覺與語言理解的結合。它在視覺語言領域表現出色，能夠處理複雜的圖像與文本任務，如 OCR、圖像描述、視覺推理等。該模型的發佈旨在推動多模態研究的普及，其開源權重為全球研究人員提供了強大的工具。該模型遵循 CC-BY-NC 許可證，並需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。

CohereForAI的Aya Vision 8B是一個8億參數的多語言視覺語言模型，專為多種視覺語言任務優化，支持OCR、圖像描述、視覺推理、總結、問答等功能。該模型基於C4AI Command R7B語言模型，結合SigLIP2視覺編碼器，支持23種語言，具有16K上下文長度。其主要優點包括多語言支持、強大的視覺理解能力以及廣泛的適用場景。該模型以開源權重形式發佈，旨在推動全球研究社區的發展。根據CC-BY-NC許可協議，用戶需遵守C4AI的可接受使用政策。

MILS是一個由Facebook Research發佈的開源項目，旨在展示大型語言模型（LLMs）在未經過任何訓練的情況下，能夠處理視覺和聽覺任務的能力。該技術通過利用預訓練的模型和優化算法，實現了對圖像、音頻和視頻的自動描述生成。這一技術突破為多模態人工智能的發展提供了新的思路，展示了LLMs在跨模態任務中的潛力。該模型主要面向研究人員和開發者，為他們提供了一個強大的工具來探索多模態應用。目前該項目是免費開源的，旨在推動學術研究和技術發展。

SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 開發的輕量級多模態模型，屬於 SmolVLM 系列。該模型基於 Idefics3 架構，專注於高效的圖像和文本處理任務。它能夠接受任意順序的圖像和文本輸入，生成文本輸出，適用於圖像描述、視覺問答等任務。其輕量級架構使其能夠在資源受限的設備上運行，同時保持強大的多模態任務性能。該模型採用 Apache 2.0 許可證，支持開源和靈活的使用場景。

PaliGemma 2是由Google開發的視覺-語言模型，它結合了SigLIP視覺模型和Gemma 2語言模型的能力，能夠處理圖像和文本輸入，並生成相應的文本輸出。該模型在多種視覺-語言任務上表現出色，如圖像描述、視覺問答等。其主要優點包括強大的多語言支持、高效的訓練架構以及在多種任務上的優異性能。PaliGemma 2的開發背景是為了解決視覺和語言之間的複雜交互問題，幫助研究人員和開發者在相關領域取得突破。

PaliGemma 2是一個由Google開發的視覺-語言模型，繼承了Gemma 2模型的能力，能夠處理圖像和文本輸入並生成文本輸出。該模型在多種視覺語言任務上表現出色，如圖像描述、視覺問答等。其主要優點包括強大的多語言支持、高效的訓練架構和廣泛的適用性。該模型適用於需要處理視覺和文本數據的各種應用場景，如社交媒體內容生成、智能客服等。

InternVL2_5-26B-MPO是一個多模態大型語言模型（MLLM），它在InternVL2.5的基礎上，通過混合偏好優化（Mixed Preference Optimization, MPO）進一步提升了模型性能。該模型能夠處理包括圖像、文本在內的多模態數據，廣泛應用於圖像描述、視覺問答等場景。它的重要性在於能夠理解和生成與圖像內容緊密相關的文本，推動了多模態人工智能的邊界。產品背景信息包括其在多模態任務中的卓越性能，以及在OpenCompass Learderboard中的評估結果。該模型為研究者和開發者提供了強大的工具，以探索和實現多模態人工智能的潛力。

InternVL2_5-1B-MPO是一個多模態大型語言模型（MLLM），它基於InternVL2.5和混合偏好優化（MPO）構建，展示了優越的整體性能。該模型集成了新增量預訓練的InternViT與各種預訓練的大型語言模型（LLMs），包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用隨機初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架構上保留了與InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”範式，並引入了對多圖像和視頻數據的支持。該模型在多模態任務中表現出色，能夠處理包括圖像描述、視覺問答等多種視覺語言任務。

PicWordify是一款利用人工智能技術自動為網站圖片生成準確描述性文本（alt text）的產品。它支持130多種語言，能夠提升網站的可訪問性並增強SEO效果。通過簡單的代碼集成，用戶可以快速為新舊圖片添加描述，從而提高搜索引擎排名並增加圖片搜索流量。產品背景信息顯示，PicWordify已經處理了超過500萬張圖片，準確率高達99.9%，是提升網站SEO和可訪問性的有力工具。價格方面，PicWordify提供免費計劃和付費計劃，用戶可以根據自己的需求選擇合適的服務。

AI Describe Pictures是一個利用人工智能大模型構建的平臺，能夠快速為圖片生成詳細或簡要的描述。它通過AI技術，不僅能夠描述圖片中的場景和人物，還可以根據用戶的需求提供定製化的描述方式。該產品通過AI技術的應用，極大地提高了圖片描述的效率和準確性，對於視覺障礙人士、內容創作者和需要圖片描述的各類場景都具有重要的意義。

image-textualization 是一個自動框架，用於生成豐富和詳細的圖像描述。該框架利用深度學習技術，能夠自動從圖像中提取信息，並生成準確、詳細的描述文本。這項技術在圖像識別、內容生成和輔助視覺障礙人士等領域具有重要應用價值。

HunyuanCaptioner是一款基於LLaVA實現的文本到圖像技術模型，能夠生成與圖像高度一致的文本描述，包括物體描述、物體關係、背景信息、圖像風格等。它支持中文和英文的單圖和多圖推理，並可通過Gradio進行本地演示。

Florence-2-large是由微軟開發的先進視覺基礎模型，採用基於提示的方法處理廣泛的視覺和視覺-語言任務。該模型能夠解釋簡單的文本提示來執行如圖像描述、目標檢測和分割等任務。它利用包含54億註釋的5.4億圖像的FLD-5B數據集，精通多任務學習。其序列到序列的架構使其在零樣本和微調設置中均表現出色，證明是一個有競爭力的視覺基礎模型。

PixelProse是一個由tomg-group-umd創建的大規模數據集，它利用先進的視覺-語言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超過1600萬個詳細的圖像描述。這個數據集對於開發和改進圖像到文本的轉換技術具有重要意義，可以用於圖像描述生成、視覺問答等任務。

Clip Interrogator是一個使用CLIP模型來分析圖像並生成描述性文本的工具。它通過解釋圖像內容來有效地將視覺內容和語言聯繫起來，對於理解和複製現有圖像的風格和內容非常有用。

HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一個開源的多模態模型,它可以接受圖像和文本的輸入,輸出相關的文本內容。該模型在視覺問答、圖像描述等任務上表現出色,是一個通用的智能助手模型。它由Hugging Face團隊開發,基於開放數據集訓練,提供免費使用。

GenAlt生成在線圖像的描述性替代文本，為那些需要的人提供幫助。只需右鍵單擊圖像，然後單擊“從GenAlt獲取替代文本”，即可獲得圖像的描述作為其替代文本。要查看生成的標題並將其複製到剪貼板上，只需選擇“從GenAlt複製AI圖像描述”。用戶的一些GenAlt見證如下： 1. “GenAlt對我理解照片很有幫助......比現有工具好。”——無障礙倡導者和Twitch主播 2. “GenAlt真的比互聯網上的其他應用程序更有幫助，幫助我更好地描述圖片。”——高中二年級學生Remi 3. “GenAlt易於使用，有助於讓社交媒體對我更具可訪問性。”——大學新生Aaron

CogVLM是一個強大的開源視覺語言模型。CogVLM-17B擁有100億個視覺參數和70億個語言參數。CogVLM-17B在10個經典的跨模態基準測試中取得了最先進的性能，包括NoCaps、Flicker30k字幕、RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W、GQA、ScienceQA、VizWiz VQA和TDIUC，並在VQAv2、OKVQA、TextVQA、COCO字幕等方面排名第二，超過或與PaLI-X 55B相匹配。CogVLM還可以與您就圖像進行對話。

SEED是一個大規模預訓練的模型，通過對交錯的文本和視覺數據進行預訓練和指導調整，展現了在廣泛的多模態理解和生成任務上的出色性能。SEED還具有組合性新興能力，例如多輪上下文多模態生成，就像您的AI助手一樣。SEED還包括SEED Tokenizer v1和SEED Tokenizer v2，它們可以將文本轉換為圖像。

SpotBuzz是一個使用AI技術為視頻和圖像生成描述的網頁應用。它可以為用戶的視頻和圖片自動生成專業和吸引人的文字描述。該產品的主要功能和優勢包括:1) 智能生成描述 - 使用先進的自然語言處理技術,可以根據視頻和圖片的內容智能生成描述。2) 多種語言支持 - 支持英文、中文等多種語言。3) 自定義選項 - 可以自定義描述的長度、語氣等參數。4) 提供多種選項 - 每次可以生成多條不同的描述供用戶選擇。5) 提升內容吸引力 - 自動生成的描述更加專業和吸引人,可以提高用戶內容的曝光量。

GenAlt使用人工智能為沒有圖像描述的在線圖片生成描述性的替代文本！只需右鍵單擊圖像，點擊GenAlt獲取圖像描述，即可獲得圖像的描述作為其替代文本。請注意：GenAlt將顯示為該圖像生成的標題的短暫彈出窗口。

ALT AI: 添加圖片描述的Alt文本是一個可訪問性工具，可為互聯網上的任何頁面添加Alt文本。ALT AI旨在改善視覺障礙用戶的網絡體驗。使用ALT AI Chrome插件，可以自動為頁面上的每個圖像添加Alt文本，替換任何現有的不準確的Alt描述。屏幕閱讀器將朗讀出ALT AI生成的Alt文本，以幫助用戶更好地瞭解頁面上的內容。

MiniGPT-4是一個基於先進的大型語言模型的視覺語言理解模型，具有生成詳細圖像描述、從手寫草稿生成網站等功能。它還能根據給定的圖像寫故事和詩歌、提供解決問題的方法、根據食物照片教用戶烹飪等。MiniGPT-4通過對原始圖像文本對進行預訓練，並使用對話模板的對齊數據進行微調，以提高生成結果的連貫性和準確性。MiniGPT-4的定價和定位信息請參考官方網站。