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Qwen2 VL 72B
Qwen2 VL 72B
Qwen2-VL-72B的目标受众是研究人员、开发者和企业，他们需要一个强大的视觉语言模型来处理图像和视频理解任务。该模型的多语言支持和多模态处理能力使其成为全球用户的理想选择，尤其是在需要理解和操作视觉信息的场景中。
AI模型视频生成#视觉理解#视频问答#自动操作#多语言支持#多模态处理普通产品开源
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产品介绍
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简介
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。
截图
产品特色
支持各种分辨率和比例的图像理解
能够理解超过20分钟的视频，用于高质量的视频问答、对话、内容创作等
集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作
支持多语言文本理解，包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等
Naive Dynamic Resolution，处理任意图像分辨率，提供更类人的视觉处理体验
Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强1D文本、2D视觉、3D视频位置信息的处理能力
使用教程
1. 安装最新版本的Hugging Face transformers库，使用命令：pip install -U transformers
2. 访问Qwen2-VL-72B的Hugging Face页面，了解模型详情和使用指南
3. 根据需要下载模型文件，并在本地或云端环境中加载模型
4. 使用模型进行图像或视频的输入，获取模型输出的结果
5. 根据应用场景，对模型输出进行后处理，如文本生成、问答回答等
6. 参与社区讨论，获取技术支持和最佳实践
7. 如果需要，对模型进行进一步的微调，以适应特定的应用需求
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
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