具体来说,视觉大模型中有一些代表性的模型,如CLIP、SAM和Stable Diffusion等。 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training):是一种基于对比学习的多模态模型,通过大规模的图像-文本对数据集进行预训练,学习图像和文本之间的匹配关系。CLIP模型将图像和文本编码到同一向量空间中,使得相似的图像和文本在空间中距离更近...
文章详细介绍了几种流行的开源视觉语言模型，包括Llama 3.2 Vision、NVLM 1.0、Molmo、Qwen2-VL和Pix...
视觉位置识别（VPR）旨在从地理标记图像数据库中搜索最佳匹配，来粗略估计查询地点图像的位置。基础模型因为...
Swin Transformer:这是由微软亚洲研究院开发的一个层次化的Transformer结构,可以用于各种视觉任务。Swin Transformer在ImageNet等数据集上取得了很好的性能,并且由于其层次化的结构,可以很好地处理大规模的图像。 MobileViT:这是由华为诺亚实验室开发的一个轻量级的视觉大模型,旨在提供高性能的同时保持较低的计算成本。Mobi...
【ChatGPT评知乎热榜】谷歌发布全球最大视觉语言模型 PaLM-E,5620 亿参数,几乎拥有所有语言能力,哪些信息值得关注? 153 0 2023-03-09 21:42:29 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~1 投币 收藏 分享-
MiniGPT-4是基于Vicuna-13B实现的,而Vicuna-13B是一个类似于GPT-4但更小一些(只有130亿个参数)的LLM。因此,MiniGPT-4可以看作是一个基于Vicuna-13B扩展到视觉领域的模型。 MiniGPT-4能够展现出类似于GPT-4 的多样化和有趣的视觉-语言能力,如图像描述、图像问答、视觉对话等。因此,MiniGPT-4可以看作是一个在...
该模型在实际产品中实现了4K高清画面、全局/局部可控、剧本多镜头视频生成等功能，为数字创意行业提供了强大的视觉支持和创作手段。很高兴能够回答您的问题，希望回答能给您带来帮助。衷心祝愿您工作顺利，事业有成，家庭和睦。
-一些大模型提供了更好的解释性,使得机器视觉系统的决策过程更加透明,有助于建立用户对系统的信任。 10.多任务处理能力: - AI大模型可以在同一个框架下同时处理多个视觉任务,如物体检测、语义分割、姿态估计等,提高了系统的多功能性。 通过这些提升,AI大模型显著增强了机器视觉系统的性能,使其能够更好地适应多样化...
总结起来,将大模型应用于更高分辨率的下游视觉任务具有以下好处:提高感知能力、改善定位精度、提升语义理解、改善细节保留和边缘清晰度、增加鲁棒性和泛化能力,以及推动研究进展。这些好处使得大模型在处理高分辨率图像时能够获得更准确、更细致和更真实的结果。随着深度学习和计算资源的不断发展,我们可以期待更先进的大模型...
CogVLM 和 CogAgent 是由清华大学与智谱 AI 联合推出的多模态视觉大模型，专注于图形用户界面（GUI）的...