使用场景

研究人员使用LLaVA-NeXT模型进行多图像基准测试，提高了分类任务的准确率。

开发者利用该模型从视频数据中提取关键帧，用于内容摘要和高亮显示。

教育机构采用LLaVA-NeXT进行3D建模教学，帮助学生更好地理解空间结构。

产品特色

多图像编码：模型能够基于多图像学习编写代码。

多图像与视频任务转换：模型能够识别两个视频之间的差异，并编写关于视频的Twitter帖子。

真实世界应用：模型能够从多图像中总结和检索信息，识别绘画风格和不同类别，以及创建图像编辑提示。

交错视觉指令调整：使用交错格式统一不同任务的数据输入，涵盖多种具有挑战性的真实世界任务。

多帧（视频）场景：通过将视频数据采样成多帧来保留跨多图像序列的时间线索。

多视图（3D）场景：通过多视图图像从不同角度表示3D环境，进行3D感知。

单图像场景：通过AnyRes设计将单图像分割成多个小块，与交错格式兼容。

使用教程

步骤1：访问LLaVA-NeXT模型的网页。

步骤2：了解模型的基本功能和应用场景。

步骤3：根据需求选择合适的数据输入格式，如多图像、视频或3D场景。

步骤4：上传或输入需要处理的视觉数据。

步骤5：根据任务类型，配置模型参数，如编码、任务转换或真实世界应用。

步骤6：运行模型，等待处理结果。

步骤7：分析模型输出，根据结果进行后续的研究或开发工作。