多模态模型
SmolDocling
SmolDocling-256M-preview 是一款轻量级多模态文档处理模型,能将图像文档高效转换为结构化文本,支持文本、公式、图表等多种元素识别。模型参数量仅256M,推理速度快,适合学术与技术文档处理。具备OCR、布局识别、格式导出等功能,并兼容Docling,适用于文档数字化、科学研究及移动环境应用。
AddressCLIP
AddressCLIP 是一种基于 CLIP 技术的端到端图像地理定位模型,由中科院自动化所与阿里云联合开发。它通过图像与地址文本对齐和地理匹配技术,实现街道级别的精确定位,无需依赖 GPS。模型在多个数据集上表现优异,适用于城市管理、社交媒体、旅游导航等多个场景,具备良好的灵活性和多模态结合潜力。
StarVector
StarVector 是一个开源多模态视觉语言模型,支持图像和文本到可编辑 SVG 文件的转换。采用多模态架构,结合图像编码与语言模型,生成结构紧凑、语义丰富的 SVG 内容。基于 SVG-Stack 数据集训练,适用于图标设计、艺术创作、数据可视化等多种场景,具备良好的性能和扩展性。