llava1.5
时间: 2025-05-11 11:22:33 浏览: 37
### 关于 LLaVA 1.5 的下载地址及版本说明
LLaVA 1.5 是一个多模态大模型,其主要特点是提升了视觉推理能力和多模态数据处理能力[^2]。该模型在训练过程中使用了大量的特征对齐数据集(约 558K 数据样本)来增强其性能[^1]。
#### 官方资源获取
目前官方并未提供统一的公开下载链接,但可以通过以下方式查找相关资源:
- **GitHub 或 Hugging Face 页面**:通常开源项目会在这些平台上发布代码和权重文件。可以访问 [Hugging Face](https://huggingface.co/) 并搜索 “LLaVA” 获取最新版本的信息。
- **CSDN 博客及相关文档**:一些开发者分享了关于 LLaVA 1.5 的详细解析和技术细节[^4]。虽然不是官方渠道,但对于理解和应用该模型非常有帮助。
#### 版本说明
LLaVA 1.5 相较于之前的版本主要有以下几个改进:
1. 扩充了训练数据量,解决了之前仅能在少量数据上预训练导致的表现不佳问题。
2. 提高了图像分辨率支持,增强了对复杂场景的理解能力[^3]。
3. 增加了子图分割技术,允许更精细地处理单张图片中的不同区域[^5]。
以下是实现子图分割的一个简单示例代码片段:
```python
import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import Resize, CenterCrop, ToTensor
def split_image(image_path, num_parts=4):
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
width, height = image.size
part_width = width // int(num_parts**0.5)
part_height = height // int(num_parts**0.5)
parts = []
for i in range(int(num_parts**0.5)):
for j in range(int(num_parts**0.5)):
box = (j * part_width, i * part_height, (j + 1) * part_width, (i + 1) * part_height)
part = image.crop(box)
transformed_part = ToTensor()(part)
parts.append(transformed_part.unsqueeze(0))
return torch.cat(parts, dim=0)
image_tensor = split_image("example.jpg", num_parts=4)
print(f"Image tensor shape after splitting: {image_tensor.shape}")
```
此代码展示了如何将一张图片按指定数量切割成多个部分,并转换为 PyTorch 张量形式以便后续输入到模型中。
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