Spec Vision V1

🚀 Spec-Vision-V1

Spec-Vision-V1是一款轻量级的先进开源多模态模型，专注于文本和视觉领域的高质量、富含推理的数据。它支持128K上下文长度，经过严格优化，能精准遵循指令并具备强大的安全措施。

🚀 快速开始

Spec-Vision-V1专为视觉和文本数据的深度融合而构建，使其能够结合自然语言理解和处理图像。该模型在包含图像及其相关标题、描述和上下文信息的多样化数据集上进行了训练。

✨ 主要特性

• 🖼️ 多模态处理：无缝结合图像和文本输入。
• ⚡ 基于Transformer架构：在视觉 - 语言理解方面具有高效率。
• 📝 针对视觉问答和图像描述进行优化：擅长回答视觉问题和生成描述。
• 📥 预训练模型：可用于推理和微调。

📦 安装指南

要使用Spec-Vision-V1，请安装所需的依赖项：

pip install transformers torch torchvision pillow

💻 使用示例

基础用法

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)

📚 详细文档

📊 模型规格

🎯 应用场景

BLINK基准测试

这是一个包含14个视觉任务的基准测试，人类可以快速解决这些任务，但当前的多模态大语言模型仍然面临挑战。

Video-MME基准测试

这是一个全面评估多模态大语言模型处理视频数据能力的基准测试，涵盖了广泛的视觉领域、时间跨度和数据模态。

🏗️ 模型训练细节

📄 许可证

Spec-Vision-V1 采用 MIT 许可证发布。

📖 引用

如果您在研究或应用中使用了 Spec-Vision-V1，请引用：

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

📬 联系信息

如需支持或咨询，请联系 SVECTOR：

• 🌐 网站：svector.co.in
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