近年来,视觉语言大模型(LVLM)在文本转图像、视觉问答等任务中大放异彩,背后离不开海量数据、强大算力和复杂参数的支撑。 但是!大模型看似庞大的身躯背后却有一颗脆弱的“心脏”,极易受到攻击。攻击者可以通过在输入图像中添加扰动欺骗模型,轻而易举扰乱输出;针对语言组件制作恶意提示词,破坏模型输出的完整性;通过篡改...
然而,在诸如计算机视觉的其他领域中,在诸如 ImageNet直接从网络文本中学习的可扩展预训练方法会在计算机视觉中产生类似的突破吗? 图一 我们方法的总结。标准图像模型联合训练图像特征提取器和线性分类器来预测一些标签,而 CLIP 联合训练图像编码器和文本编码器来预测一批(图像、文本)训练示例的正确配对。在测试时,学习...
首先通过GPT4和GPT4V生成一个小型的句子级幻觉标注数据集,然后训练一个幻觉检测模型,再通过该检测模型和重写模型构建偏好数据集,并设计幻觉严重程度感知的DPO训练方式微调视觉大模型,在多个基准上验证了方法的有效性。 论文标题: Detecting ...
一个基准评估数据集(RSIEval):该数据集用于促进在遥感领域对VLMs的评估,该数据集包含了人工注释的字幕和视觉问答对,允许在遥感背景下全面评估VLMs。 背景 大模型方面:基于Transformer的大模型在自然语言处理和生成任务中表现显著 遥感方面: 遥感领域现有的VLMs主要仍然集中于开发更强大的视觉基础模型,以更好地从遥感...
随着基于Transformer的语言大模型在NLP相关下游任务中取得优异性能,Vision Transformer也席卷了CV领域,成为基础视觉大模型研究和实践的首选。Swin V2、BeiT、CoAtNet等工作已经将ViT扩展到超过十亿参数规模,显著提升了CV分类、检测和分割等下游任务的性能,超越了CNN模型。但是,该论文提出如果CNN具备类似于ViT的算子和架构,并...
这不，距离上一篇一作论文2年之后，何恺明再次以一作身份，带来最新研究。依然是视觉领域的研究，依然是何恺明式的大道至简。甚至在业内纷纷追求“大力出奇迹”、“暴力美学”的当下，何恺明还带着一种坚持独立思考的反共识气概。简洁：通篇论文没有一个公式。有效：大巧不工，用最简单的方法展现精妙之美。江湖震动...
综述论文 | 多模态视觉大模型 https://arxiv.org/pdf/2311.08172.pdf https://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning 指令调优是大型语言模型(LLMs)的一个重要的有监督训练阶段,旨在增强LLMs执行指令和适应用户偏好的能力。随着多模态数据被纳入LLMs、不断增加,人们对视觉语言指令调优的性能越来越感兴趣,...
近日,CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。 作为全球计算机视觉与模式识别领域的顶级会议,CVPR每年都吸引着全球众多研究者和企业的关注。入选CVPR的论文需要经过严格的评审流程,确保其创新性和实用性达到国际领先水平。
此外,Sora 的进步在于其生成具有细腻运动和互动描绘的扩展视频序列的能力,克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉呈现的限制。这一能力代表了 AI 驱动创意工具向前的一大步,允许用户将文本叙述转换为丰富的视觉故事。总的来说,这些进步展示了 Sora 作为世界模拟器的潜力,为描绘场景的物理和上下文动态提供了...
输入图像首先被转换为向量表示(即词嵌入,在计算机视觉中通常称为特征图)。然后,对于图像中的每个区域(或称为元素),模型计算其与其他区域的相关性(即注意力分数)。这些分数用于对图像中的不同区域进行加权,以生成每个区域的输出表示。