Spec Vision V1

🚀 Spec-Vision-V1

Spec-Vision-V1是一款輕量級的先進開源多模態模型，專注於文本和視覺領域的高質量、富含推理的數據。它支持128K上下文長度，經過嚴格優化，能精準遵循指令並具備強大的安全措施。

🚀 快速開始

Spec-Vision-V1專為視覺和文本數據的深度融合而構建，使其能夠結合自然語言理解和處理圖像。該模型在包含圖像及其相關標題、描述和上下文信息的多樣化數據集上進行了訓練。

✨ 主要特性

• 🖼️ 多模態處理：無縫結合圖像和文本輸入。
• ⚡ 基於Transformer架構：在視覺 - 語言理解方面具有高效率。
• 📝 針對視覺問答和圖像描述進行優化：擅長回答視覺問題和生成描述。
• 📥 預訓練模型：可用於推理和微調。

📦 安裝指南

要使用Spec-Vision-V1，請安裝所需的依賴項：

pip install transformers torch torchvision pillow

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
from PIL import Image
import torch

# Load the model and processor
model_name = "Spec-Vision-V1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Load an example image
image = Image.open("example.jpg")

# Input text prompt
text = "Describe the image in detail."

# Process inputs
inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")

# Generate output
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Print the generated text
print(outputs)

📚 詳細文檔

📊 模型規格

🎯 應用場景

BLINK基準測試

這是一個包含14個視覺任務的基準測試，人類可以快速解決這些任務，但當前的多模態大語言模型仍然面臨挑戰。

Video-MME基準測試

這是一個全面評估多模態大語言模型處理視頻數據能力的基準測試，涵蓋了廣泛的視覺領域、時間跨度和數據模態。

🏗️ 模型訓練細節

📄 許可證

Spec-Vision-V1 採用 MIT 許可證發佈。

📖 引用

如果您在研究或應用中使用了 Spec-Vision-V1，請引用：

@article{SpecVision2025,
  title={Spec-Vision-V1: A Vision-Language Transformer Model},
  author={SVECTOR},
  year={2025},
  journal={SVECTOR Research}
}

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