生产级多模态性:为NVLM模型开发了生产级多模态性,使它们能够在视觉语言任务(如多模态推理、OCR、自然图像理解)和纯文本任务(如多学科知识推理、编码和数学)中均表现出色。为了在多模态训练期间保持纯文本性能,研究了两种方法:i) 对于基于交叉注意力的NVLM-X,发现在预训练和SFT阶段冻结LLM的参数并仅训练交叉注意力...
借助大型语言模型（LLMs）惊人的语言理解能力，一些工作开始通过赋予 LLM 多模态感知能力，来生成多模态大语言模型（MLLMs），并在很多视觉语言任务上取得突破性进展。但是现有的MLLMs大多采用图文对预训练得到的视觉编码器，比如 CLIP-ViT。这些视觉编码器主要学习图像层面的粗粒度图像文本模态对齐，而缺乏全面的视觉感知...
例如,「Vision+Ask」的任务包含视觉问题生成、根据问题生成查询、图像描述等;「Vision+Answer」的任务包含视觉问答、视觉对话等;「Vision+Act」的任务包含指称表达、视觉对齐(visual grounding)、语言引导的视觉导航、具身视觉问答、具身指称表达等。 具身人工智能是目前的一个热点研究领域,它要求智能体能够感受周围的环境,...
视觉-语言模型(VLM)是一种多模态模型,旨在同时理解和生成自然语言文本和图像信息。VLM在图像和文本之间建立桥梁,以更好地理解视觉和语言信息,并将其整合到统一的语义空间中。这种整合使得VLM在多种任务中表现优异,包括图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等。 二、VLM的主要模型结构 基于Learnable Query的方案基于Learna...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)作为多模态系统的代表,通过将文本和视觉信息映射到一个共享的特征空间,为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了创新。LLM2CLIP是一种新方法,它利用大型语言模型来增强CLIP处理文本的能力,特别是在理解和处理长文本以及跨语言能力方面。
图1. CLIP-VG的主要思想,它在自步课程自适应的范式中使用伪语言标签来实现CLIP在视觉定位任务上的迁移学习 Ⅰ引言 视觉定位(Visual Grounding,VG),又称指代表达理解(Referring Expression Comprehension,REC),或短语定位(Phrase Grounding, PG),是指在特定图像中定位文本表达句子所描述的边界框(bounding box,即bbox)...
哈尔滨工业大学（深圳）的研究团队发布了一款多模态大语言模型——九天（JiuTian-LION），在13个视觉语言任务中实现了顶尖性能，性能提升了5%。为解决当前多模态大语言模型在视觉信息提取上的不足，九天模型首次提出了双层知识增强的策略，融合细粒度空间感知和高层语义视觉知识，显著提升了模型的视觉理解能力。
多模态领域中的视觉语言导航任务研究 现有的导航命令生成方法 视觉语言导航中的对偶学习 基于反事实推理的导航场景生成 课程简介 「AI新青年讲座」将邀请世界顶尖AI研究机构和大学的科研新青年,主讲他们在计算机视觉、机器学习等人工智能领域的最新重要研究成果。
需要一个模型架构,能够同时处理视觉理解和文本生成任务,以及有效学习视觉和语言之间的对齐。 子解法1:引入多模态混合编码器-解码器(Multimodal mixture of Encoder-Decoder, MED) 解法原因: MED模型架构能够有效地进行多任务预训练和灵活的迁移学习。 MED由于其设计,可以在不同模式间切换:作为编码器理解信息,作为解码器...