OmniVision是緊湊的多模態模型，擁有968M參數，專為邊緣設備優化。OmniVision能處理視覺和文本輸入，基于LLaVA架構改進，顯著減少圖像token數量，降低延遲和計算成本?；诳尚艛祿M行DPO訓練，OmniVision提供更可靠的結果，適于視覺問答和圖像描述等任務。
OmniVision的主要功能視覺問答（Visual Question Answering）：OmniVision能理解圖像內容，針對圖像提出的問題給出準確的答案。圖像描述（Image Captioning）：模型能生成描述圖像內容的文本。端到端視覺語言理解：基于整合視覺編碼器和語言模型，OmniVision實現從圖像到文本的無縫轉換，理解圖像內容用自然語言進行表達。優化邊緣部署：針對邊緣設備進行優化，減少計算資源的需求，模型在資源受限的環境中運行。OmniVision的技術原理緊湊的多模態架構：OmniVision結合基礎語言模型Qwen2.5-0.5B-Instruct和視覺編碼器SigLIP-400M，基于MLP投影層將圖像嵌入與文本標記空間對齊，實現端到端的視覺語言理解。高效的Token處理：基于技術創新，OmniVision將圖像token數量大幅減少，降低模型的計算成本和延遲，保持模型性能。精準的訓練策略：基于三階段訓練流程，包括預訓練、監督微調和直接偏好優化，提高模型對視覺和語言的理解和響應的準確性。OmniVision的項目地址項目官網：nexa.ai/blogs/omni-visionHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/NexaAIDev/omnivision-968MOmniVision的應用場景視覺問答（Visual Question Answering）：用戶針對圖片內容提出問題，OmniVision能理解問題并結合圖像內容給出準確的答案。圖像描述生成（Image Captioning）：模型能自動為圖片生成描述性的文本，適于社交媒體、內容管理和圖像存檔等領域。內容審核：用視覺和文本理解能力，OmniVision能輔助進行圖像和文本的內容審核，識別不當內容。輔助視覺搜索：在電商平臺或圖像數據庫中，用戶基于描述搜索特定的圖像，OmniVision能理解描述并匹配相關圖像。智能助手和聊天機器人：集成到聊天機器人中，OmniVision能理解用戶發送的圖像和文本信息，提供更加豐富和準確的交互體驗。 
