中国科学技术大学等高校科研团队推出“UniCorn”技术框架，旨在让图像处理系统自动识别并修复自身生成内容中的缺陷。该技术针对当前系统在视觉理解与图像生成间存在的不一致问题，提升其认知与表达的匹配度。
谷歌正秘密测试其Gemini Flash系列新成员Nano Banana2Flash，该模型由科技博主MarsForTech曝光，是谷歌目前速度最快的生成式AI图像模型，旨在提供更实惠、高效的视觉生成体验。不过，它在推理深度、细节精确度及处理复杂创意任务方面存在性能上限。
谷歌推出A2UI新标准，让AI能直接生成图形界面元素，如按钮和表单，提升交互体验。传统AI交互依赖文本，处理复杂任务繁琐。A2UI开源项目规范AI生成视觉响应，使客服等场景能即时创建界面，简化操作流程。
OpenAI发布GPT Image1.5，显著提升ChatGPT的视觉创作能力。该模型能生成高保真图像，精准理解并遵循用户指令，支持从零创作或基于上传照片编辑，同时保留原图核心要素，细节处理尤为出色。
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Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。
sbintuitions
Sarashina2.2-Vision-3B是由SB Intuitions训练的日本大型视觉语言模型，基于Sarashina2.2-3B-Instruct和SigLIP图像编码器构建，具备强大的图像到文本转换能力，支持日语和英语的多模态处理。
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基于Qwen-Image-Edit-2509的图像超分辨率LoRA模型，专门用于提升低质量图像的分辨率和视觉效果。该模型在摄影风格的图像上表现出色，能够处理多种图像退化问题。
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NV-Reason-CXR-3B GGUF是NVIDIA NV-Reason-CXR-3B视觉语言模型的量化版本，专为边缘设备部署优化。这是一个30亿参数的模型，专注于胸部X光分析，已转换为GGUF格式并进行量化处理，可在移动设备、桌面设备和嵌入式系统上高效运行。
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Qwen3-VL-4B-Instruct 是通义千问系列最新的视觉语言模型，在4B参数规模下实现了卓越的视觉感知、文本理解与生成、空间推理和智能体交互能力。它支持长上下文和视频理解，具备强大的OCR和多语言处理能力。
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Qwen3-VL-32B-Thinking是Qwen系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文处理、空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL是阿里巴巴推出的新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理和智能体交互等方面全面升级，支持从边缘设备到云端的灵活部署。
JanusCoder-14B 是基于 Qwen3-14B 构建的 14B 参数开源基础模型，旨在为代码智能建立统一的视觉编程接口。该模型在 JANUSCODE-800K 多模态代码语料库上训练，能够统一处理各种视觉编程任务。
JanusCoder-8B是基于Qwen3-8B构建的开源代码智能基础模型，旨在建立统一的视觉编程接口。该模型在JANUSCODE-800K（迄今为止最大的多模态代码语料库）上训练，能够处理各种视觉编程任务，包括数据可视化、交互式Web UI和代码驱动动画等。
Qwen
Qwen3-VL是通义系列最强大的视觉语言模型，采用混合专家模型架构（MoE），提供GGUF格式权重，支持在CPU、GPU等设备上进行高效推理。模型在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级。
Qwen3-VL-8B-Thinking是通义千问系列中最强大的视觉语言模型，具备增强推理能力的8B参数版本。该模型在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理等方面全面升级，支持多模态推理和智能体交互。
Qwen3-VL-4B-Instruct是通义系列最强大的视觉语言模型之一，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，支持在多种硬件设备上运行，具备卓越的多模态推理能力。
Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。
Qwen3-VL是阿里巴巴推出的最新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频分析和智能体交互等方面均有显著提升。该模型支持多模态输入，具备强大的推理能力和长上下文处理能力。
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LightOnOCR-1B-1025的量化版本，专门用于图像转文本任务，在文档理解、视觉语言处理等领域有广泛应用。该模型支持多种欧洲语言，适用于OCR、PDF处理和表格识别等场景。
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这是一个支持多语言处理的多模态模型，涵盖自然语言处理、代码处理、音频处理等多个领域，能够实现自动语音识别、语音摘要、语音翻译、视觉问答等多种任务。
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olmOCR-2-7B-1025是由AllenAI开发的高质量OCR视觉语言模型，专门用于处理文档、图像中的文字识别任务。本仓库提供其GGUF量化版本，采用Q8_0量化方式，在减小模型大小的同时保持了出色的准确性。
Hugguf
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct是基于Qwen3-VL-30B模型的多模态视觉语言模型，支持图像和文本的联合理解与生成任务。该模型采用先进的视觉语言融合架构，能够处理复杂的多模态推理任务。
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Nanonets-OCR2-3B GGUF模型是专为文档处理设计的强大工具，能够将各类文档智能转换为结构化的Markdown格式，具备OCR、图像转文本、PDF转Markdown以及视觉问答等多种先进识别和处理能力。
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NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP4-QAD 是 NVIDIA 推出的自回归视觉语言模型，基于优化的 Transformer 架构，能够同时处理图像和文本输入。该模型采用 FP4 量化技术，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理成本，适用于多种多模态应用场景。
mcp-hfspace是一个连接Hugging Face Spaces的MCP服务器，支持图像生成、语音处理、视觉模型等多种AI功能，简化了与Claude Desktop的集成。
OpenCV MCP Server是一个基于Python的计算机视觉服务，通过Model Context Protocol (MCP)提供OpenCV的图像和视频处理能力。它为AI助手和语言模型提供从基础图像处理到高级对象检测的全套计算机视觉工具，包括图像处理、边缘检测、人脸识别、视频分析和实时对象跟踪等功能。
基于GLM-4.5V模型的MCP服务器，提供智能图片分析功能，支持从文件路径或剪贴板获取图片，专门用于代码内容提取、架构分析、错误检测和文档生成。
专为AI视觉工作流优化的网页截图工具，自动将完整网页分割为1072x1072像素的图块，确保最佳处理效果，支持MCP集成和屏幕录制功能
MCP Hub是一个用于创建和管理模型上下文协议（MCP）服务器与客户端的框架，集成了UV工具以简化包管理和配置。项目包含AI相关的计算机视觉脚本和数据集处理工具，支持快速部署和开发。
专为AI视觉工作流优化的网页截图工具，自动分块为1072x1072像素以适应Claude Vision API处理需求
MCP-hfspace是一个简化连接Hugging Face Spaces的服务器工具，支持图像生成、语音处理、视觉模型等多种AI功能，与Claude Desktop无缝集成。
GLM-4.5V多模态服务器，提供图像处理、视觉查询和文件处理功能
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