ZoomEye

像人一样缩放看图,让多模态模型看清细节

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 9 🐛 待处理 7 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 96
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,本地部署,完全免费

项目预览

ZoomEye 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om-ai-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,本地部署,完全免费
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,reasoning-agent,vision-and-language
GitHub 星标★ 96
上线时间2024-10-31 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积25.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

ZoomEye 是一个增强多模态大语言模型(MLLMs)的视觉探索能力的开源项目,核心思路是模仿人类“缩放”观察图像的行为。它通过树状图像探索策略,让模型能够从全局到局部、多层级地审视图像,从而更准确地理解细节和上下文。项目解决了现有MLLMs在细粒度视觉理解上的不足,尤其在需要高精度识别或复杂场景分析的任务中表现突出。其核心能力包括:基于树的图像分区与缩放、多步推理路径生成、以及与现有MLLMs的集成接口。该项目在EMNLP 2025上作为Oral论文发表,提供了完整的训练和推理代码,便于研究者复现和扩展。

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 ★ 96

核心亮点

  • 提出树状图像探索机制,显著提升细粒度视觉问答准确率
  • 模拟人类视觉注意力,从全局到局部逐步聚焦,符合认知直觉
  • 提供完整训练与推理代码,并支持与主流MLLMs集成

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待完善
  • 树状探索可能增加推理计算开销,实时性有待优化

适用场景

  • 高精度图像识别与细粒度视觉问答
  • 复杂场景中的目标检测与关系理解
  • 辅助视觉障碍人士的图像内容解读

替代项目

LLaVA、Qwen-VL、CogVLM

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