Tarsier2 是字节跳动推出的大规模视觉语言模型(LVLM),旨在生成高质量的视频描述,并在多种视频理解任务中表现出色。该模型通过三个关键升级实现性能提升:将预训练数据从1100万扩展到4000万视频文本对,丰富了数据量和多样性;在监督微调阶段执行精细的时间对齐;基于模型采样自动构建偏好数据,应用直接偏好优化(DPO)训练。
mPLUG-Owl3模型的核心结构由三个主要部分组成：视觉编码器SigLIP-400M、语言模型Qwen2，以及连接这两者的线性层。视觉编码器首先从图像中提取特征，然后通过线性层将这些特征映射到与语言模型相同的维度。在文本序列中，使用了特殊的标记来表示图像位置，并采用self-attention和cross-attention并行建模的方式，将图像特征...
VITRON 的设计目标是解决现有视觉大模型在实例级理解、图像与视频统一支持以及视觉任务覆盖范围方面的不足。通过跨任务协同模块,VITRON 增强了不同视觉任务间的协同效应,使其在图像和视频处理方面表现出色。 VITRON 的主要功能 视觉理解:包括图像和视频的问答(QA)、指代表达(Referring Expression)和视觉推理。 视觉生成:...
Bunny模型支持最高1152×1152像素的图像分辨率,这在处理视频游戏图像时非常重要,因为游戏画面通常包含从UI图标到大型物体等不同尺寸的视觉元素。多尺度特征的提取有助于模型捕捉这些元素,从而提高对游戏内容的理解能力。 为了使VGB能够更好地理解和处理游戏的视觉内容,研究人员使用了Meta开源的LLama-3-8B作为语言模型,并...
图像理解:模型能分析和理解上传的图片内容,提供图像中物体、场景等的描述。 API调用:支持基于API接口进行单图片分析,用户用编程方式集成到自己的应用中。 Base64编码支持:除直接上传图片URL,用户能上传图片的Base64编码,增加图片上传的灵活性。 正文 GLM-4V-Flash 是什么 ...
Video - centric Fine - tuning(视频微调):此阶段聚焦提升模型视频理解能力,收集多个开源数据集中带注释的视频数据,还通过合成特定方面的密集字幕和问答对扩展数据规模。 此外,引入流媒体视频理解和时间定位特征,同时使用一定量的纯图像和纯文本数据,缓解模型灾难性遗忘问题。
公司回答表示,尊敬的投资人,您好!公司在广泛应用开源大语言模型,公司正在将DeepSeek语言模型和自研的Unicom视觉模型相结合,有利于持续提升公司的灵感多模态大模型的图像理解能力,开展多行业垂直应用。公司自研的视觉大模型Unicom已经开源github.com/deepglint/unicom,如需测试可通过上述开源链接下载及部署。感谢您的关注!
免费国产多模态大模型 DeepSeek Janus 国外 AI 技术达人 Mervin Praison 讲解 DeepSeek 最新开源多模态模型:Janus Pro 7B,拥有比 LLaVA 等其他开源多模态模型更加卓越的性能。【功能亮点】1. 基于 Deep Seek V2 构建,使用超过 9000 万训练样本,以及先进的合成美学数据训练(7200 万样本),不仅能够理解图像,还能生成...
Mini-gemini 国产小模型在图像理解领域获得广泛关注 mini-gemini使用8张A100即完成了模型的训练,且将代码,数据和模型完全开源。显存大于24G单卡就能运行。具有很强的图像理解能力。#程序员 #大模型 #人工智能 #代码 - AI大陈哥于20240415发布在抖音,已经收获了4.8万个喜