HALC

减少多模态模型幻觉,让AI描述更可信

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 5 🐛 待处理 3 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 117
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

HALC 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队BillChan226
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。
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hallucinations,large-language-models,lvlms
GitHub 星标★ 117
上线时间2023-11-03 00:00:00
代码更新2024-12-04
仓库体积270.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

HALC 是一个针对多模态大语言模型(如 LLaVA)的物体幻觉抑制工具,基于 ICML 2024 论文实现。它通过自适应焦距-对比解码(Adaptive Focal-Contrast Decoding)机制,在生成文本时动态调整注意力焦点,对比原始和增强的视觉特征,从而减少模型对不存在的物体的错误描述。该工具提供完整的推理代码和评估脚本,支持与 LLaVA 等模型无缝集成,旨在提升模型输出的可靠性和事实准确性,尤其适用于需要精确视觉描述的应用场景。

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 ★ 117

核心亮点

  • 基于ICML 2024论文,方法有理论支撑
  • 提供完整的推理和评估代码,易于复现
  • 支持与主流多模态模型集成,实用性强

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持特定模型架构,通用性有限

适用场景

  • 多模态对话系统减少错误描述
  • 视觉问答提升答案准确性
  • 图像标注生成更可靠文本

替代项目

VCD (Visual Contrastive Decoding)、OPERA、Woodpecker

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