涉及面广：多模态生成模型——MLLM （ 目前集中在视觉语言模型——VLM）、大语言模型——LLM、生成模型（SD系列）、对比学习的经典模型（CLIP系列）。
持续更新：对于已经完成解读的会附上链接（有的会在一些场景做尝试，也会附上链接供大家快速参考结果），准备写的会备注筹备中。
适宜人群：节省大把时间，快速定位需要的部分，适合学生、入门AIGC者和从业者作为笔记检索使用。
———————————————————————————————————————————
RAM
论文题目：Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model
关键词：RAM、属性识别、多标签分类、解读
论文解读：RAM（recognize anything）—— 论文详解-CSDN博客
应用测试：RAM（recognize anything）—— 项目使用——调整阈值（获得置信度）_from ram.models import ram-CSDN博客
RAM++
论文题目：Open-Set Image Tagging with Multi-Grained Text Supervision
关键词：RAM++、RAM plus plus、属性识别、多标签分类、open set、解读
论文解读：RAM++（recognize anything++）—— 论文详解-CSDN博客
应用测试：暂同 RAM（recognize anything）—— 项目使用——调整阈值（获得置信度）_from ram.models import ram-CSDN博客
OR as Next Token Prediction
论文题目：Object Recognition as Next Token Prediction
关键词：属性识别、多标签分类、open set、解读
论文解读：VLM 系列——Object Recognition as Next Token Prediction——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
———————————————————————————————————————————
CLIP
论文题目：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
关键词：CLIP、解读、对比学习、open set、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——CLIP——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Chinese CLIP
论文题目：Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese
关键词：中文CLIP、解读、对比学习、open set、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——中文CLIP——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
———————————————————————————————————————————
BLIP
论文题目：BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
关键词：BLIP、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——BLIP——论文解读-CSDN博客
BLIP 2
论文题目：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models
关键词：BLIP-2、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——BLIP2——论文解读-CSDN博客
Instruct BLIP
论文题目：InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning
关键词：Instruct BLIP、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——CLIP——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Llava
论文题目：Visual Instruction Tuning
关键词：Llava、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——Llava——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Llava 1.5
论文题目：Visual Instruction Tuning
关键词：Llava 1.5、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——Llava1.5——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
MoE-LLaVa
论文题目：MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
关键词：MoE-LLaVA、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
LLaVA-MoLE
论文题目：LLaVA-MoLE: Sparse Mixture of LoRA Experts for Mitigating Data Conflicts in Instruction Finetuning MLLMs
关键词：LLaVA-MoLE、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Llava 1.6
论文题目：Llava 1.6
关键词：Llava 1.6、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——Llava1.6——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Qwen-VL
论文题目：Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond
关键词：Qwen-VL、千问-VL、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——Qwen-VL 千问—— 论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
COGVLM
论文题目：VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE
关键词：COGVLM、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——COGVLM—— 论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
Monkey
论文题目：Monkey : Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large Multi-modal Models
关键词：Monkey、解读、VLM、图文大模型、AIGC
论文解读：VLM 系列——Monkey——论文解读-CSDN博客
应用测试：暂无
———————————————————————————————————————————
DALL·E 3
论文题目：Improving Image Generation with Better Captions
关键词：DALL·E 3、文生图、Open AI
论文解读：文生图——DALL-E 3 —论文解读——第一版_dall- e文献-CSDN博客
应用测试：暂无