论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。
站长之家（ChinaZ.com）1月3日 消息:小米汽车SU7自首场发布会以来，引发了广大网友的关注和热议。然而，随着网络上关于该车型的各种传言四起，包括供应链信息、价格信息等，也出现了一些未经证实的价格海报。
Paint3D 利用两阶段纹理生成框架，首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型，生成无光照纹理，提升3D模型纹理生成效果。