EVE

去掉视觉编码器,直接用像素训练多模态模型,更简单高效。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12 🐛 待处理 2 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 376
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

EVE 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队baaivision
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型clip,encoder-free-vlm,instruction-following,large-language-models,llm,mllm,multimodal-large-language-models,vision-language-models,vlm
GitHub 星标★ 376
上线时间2024-06-14 00:00:00
代码更新2025-07-24
仓库体积7.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

EVE是北京智源人工智能研究院(BAAI)推出的免编码器视觉语言模型系列。传统视觉语言模型通常依赖预训练的视觉编码器(如ViT)来提取图像特征,而EVE直接以像素级patch作为输入,通过统一的Transformer架构同时处理视觉和文本信息,简化了模型结构,降低了计算开销。该系列包含EVE-1.6B、EVE-7B等不同规模版本,在多项视觉问答、图像描述等基准测试中表现出色,尤其在小规模模型上展现了较强的性能。EVE解决了传统视觉语言模型中视觉编码器与语言模型之间特征对齐困难、训练效率低的问题,核心能力包括高效的端到端训练、良好的可扩展性以及跨模态理解。项目代码开源,支持基于HuggingFace Transformers快速部署和微调。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 376

核心亮点

  • 无需预训练视觉编码器,结构更简洁,训练流程简化
  • 像素级输入直接建模,减少特征对齐损失,提升跨模态一致性
  • 提供多种规模(1.6B/7B),适配不同算力场景

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚待完善
  • 大规模版本(如7B)对推理资源要求较高

适用场景

  • 多模态对话助手开发
  • 图像描述与视觉问答系统
  • 边缘设备上的轻量级视觉语言推理

替代项目

LLaVA、Qwen-VL、MiniGPT-4

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