项目地址:https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/
Meta的研究人员解释说:“HawkEye实施了一个决策树,简化了这个流程,同时构建了连续的仪器化和分析层的必要组件以构建这棵树。 HawkEye使用户能够高效地浏览决策树并快速确定复杂问题的根本原因。因此,HawkEye大大减少了调试复杂生产问题的时间,简化了操作工作流程,并使非专业人员能够以最小的协调和协助解决复杂问题。”
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。
模型下载地址:https://huggingface.co/damo-vilab/dreamtalk
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