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⭐️ Hugging Face 推出 Idefics2，更小更强这是发布一款8B 的开源视觉语言模型，拥有更好的源视言模图像处理和字符识别能力。

⭐️ Idefics2相比前代模型，觉语参数规模更小，更小更强只有80亿的发布十分之一，并改进了光学字符识别（OCR）功能。源视言模

⭐️ 这款模型具有更好的觉语图像处理能力，支持最高分辨率达到980x980像素，更小更强并且无需调整图像比例。发布

CSS站长资源（ChinaZ.com）4月16日 消息:Hugging Face 首次发布了其 Idefics 视觉语言模型，源视言模该模型于2023年首次亮相，觉语采用了最初由 DeepMind 开发的更小更强技术。如今，发布Idefics 迎来了升级，源视言模新版本 Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别（OCR）能力。目前，用户可以在 Hugging Face 平台上使用 Idefics2。

Idefics 的全称是 Image-aware Decorder Enhanced à la Flamingo with Interleaved Cross-attentionS，是一款通用的多模态模型，可以对文本和图像提示作出响应。与前身80亿参数规模的 Idefics 相比，Idefics2的规模缩小了十倍，仅有80亿，与 DeepSeek-VL 和 LLaVA-NeXT-Mistral-7B 相当。

除了核心功能外，Idefics2承诺提供更好的图像处理能力，支持高达980x980像素和原生长宽比的图像操作。图像无需调整大小以适应固定的正方形比例，这在传统的计算机视觉中是常见的操作。

通过整合从图像或文档中转录文本生成的数据，OCR 能力得到了增强。Hugging Face 团队还改进了 Idefics 对图表、图形和文档问题的回答能力。

，该模型的架构经过简化，摒弃了 Idefics1的门控交叉关注。Hugging Face 在一篇博客文章中指出:“图像被送入视觉编码器，然后经过学习的 Perceiver 池化和 [多层感知器] 模态投影。然后，将该池化序列与文本嵌入串联起来，以获取图像和文本的（交错的）序列。”

Hugging Face 使用了一系列公开可用的数据集，特别是 Mistral-7B-v0.1和 siglip-so400m-patch14-384，来训练 Idefics2。此外，还利用了网络文档、图像标题对、OCR 数据、渲染文本和图像到代码数据。

Idefics2的发布是 AI 繁荣持续推出的许多多模态模型之一，包括 Reka 的新 Core 模型、xAI 的 Grok-1.5V 和 Google 的 Imagen2。

产品入口：https://top.aibase.com/tool/idefics-80b

官方博客：https://huggingface.co/blog/idefics

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