/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
28,7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llava · dense
Базовая модель
LISA-13B-llama2-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июн 2026

openimages16-prompted-mixed-freeze-mask-e3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Мультимодальная модель на базе LISA-13B выделяет объекты на изображениях по текстовым запросам и может обосновывать результат.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

OpenImages16 Prompted Mixed LISA-13B — дообученная модель ken101do для сегментации объектов на изображениях по текстовым запросам. Она создана на базе xinlai/LISA-13B-llama2-v1 с помощью LoRA на данных LISA ReasonSeg и OpenImages16Prompted; декодер масок SAM во время обучения был заморожен. Модель насчитывает 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LLaVA и контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для поиска и выделения запрошенных объектов на изображениях, в том числе по сложным запросам с рассуждением. Валидационные показатели составили gIoU 0,2733 и cIoU 0,4910. Для запуска нужны кодовая база LISA и контрольная точка SAM ViT-H. Лицензия указана как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • Поиск объекта на изображении по текстовому описанию
  • Создание маски для объекта, заданного запросом
  • Сегментация объектов по сложным запросам с несколькими признаками

Ограничения

Для инференса требуются кодовая база LISA и контрольная точка SAM ViT-H. Валидационные метрики приведены в README, но без описания протокола оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OpenImages16 Prompted Mixed LISA-13B

Fine-tuned from xinlai/LISA-13B-llama2-v1.

Training data:

  • LISA ReasonSeg
  • OpenImages16Prompted

Training setting:

  • LoRA fine-tuning
  • SAM mask decoder frozen
  • learning rate 3e-5
  • 3 epochs
  • validation result: gIoU 0.2733, cIoU 0.4910

This model requires the LISA codebase and SAM ViT-H checkpoint for inference.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LISAForCausalLM
Ревизия весов
67b4841

0 моделей