Awesome-LVLM-Hallucination

一站式追踪大模型视觉幻觉研究前沿

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 19 🐛 待处理 1 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 335
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源资源列表,完全免费,无付费版本。

项目预览

Awesome-LVLM-Hallucination 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NishilBalar
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源资源列表,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型hallucination,hallucination-benchmark,hallucination-detection,hallucination-evaluation,hallucination-mitigation,hallucination-research,hallucination-survey,large-language-models,large-vision-language-models,llm,lvlm,mllm,mlm,multimodal-language-model,multimodal-large-language-models,vision-language-models
GitHub 星标★ 335
上线时间2024-03-15 00:00:00
代码更新2026-08-28
仓库体积445 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

这是一个持续更新的精选列表,汇总了大型视觉语言模型(LVLM)幻觉研究的最新论文、资源和相关工作。它旨在解决LVLM在生成文本时可能产生与图像内容不符的幻觉信息问题,为研究人员和开发者提供系统性的文献入口。项目按幻觉类型(如对象幻觉、属性幻觉等)、检测方法、缓解策略等维度对资源进行分类整理,并标注了每篇论文的发布时间和核心贡献,方便快速定位特定方向的研究。目前收录了数百篇相关论文,覆盖了从基准数据集到评估协议、从模型分析到干预方法等多个层面,是该领域较为全面的知识索引。

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 ★ 335

核心亮点

  • 分类细致,按幻觉类型、检测、缓解等维度组织,便于定向检索
  • 持续更新,紧跟最新论文和开源资源,时效性强
  • 每篇论文附有简要说明和链接,节省筛选时间

不足之处

  • 仅提供论文列表,无代码或复现实现
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速调研LVLM幻觉领域的研究现状
  • 寻找特定类型幻觉的检测或缓解方法
  • 跟踪最新论文,了解研究趋势

替代项目

Awesome-LLM-Hallucination、HallusionBench、POPE

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