随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。近日,Standford的Percy Liang团队在LLaVa-v1.5的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分析,总结成了...
多模态大模型--万字梳理视觉自回归图像生成 目前利用多模态大模型进行图像生成主要有以下两种形式: LLM作为condtioner:利用MLLM依据用户输入的text prompt来生成条件信息,条件信息被注入到下游生成模型进行更精细化的生成控制。这… 阿秋Rac...发表于多模态大模... 训练多模态大模型的一些关键要素 vasgaowei 多模态视...
计算机视觉(CV)大模型是指用于计算机视觉任务的大型深度学习模型,它们通常采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)等深度学习算法来实现。随着深度学习技术的发展和计算能力的提升,CV大模型在计算机视觉领域取得了许多重要成果,广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等多个领域。一、CV大模型...
公平性在深度学习中是一个关键问题,尤其是在医疗领域,这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究,但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集,医疗VL模型的公平性仍未被探索。为了弥补这一研究空白,我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集(FairVLMed),它提供了详细的...
多模态是指通过多个模态来表达或感知复杂的事物,如图1所示。 多模态可以分为同质模态,如来自两个不同摄像头的图像,以及异质模态,如图像与文本语言之间的关系。 从语义感知的角度来看,多模态数据是指将来自各种感觉模态的信息(如视觉、听觉、触觉和嗅觉输入)进行集成,形成对环境统一的、有意义的表示。
图1 不同遥感解译任务上视觉语言多模态大模型效果对比图 具体而言,LHRS-Bot训练过程主要包括视觉语言对齐与视觉指令微调两个阶段。 视觉语言对齐 大语言模型本身不具备对遥感图像的识别能力。为向大语言模型注入丰富的遥感视觉知识,利用全球范围内的遥感图像与Open Street Map(OSM)属性数据库构建大规模“遥感图像-文本...
图1:对比其他MLLMs,九天在大部分任务上都取得了最优的性能。九天JiuTian-LION 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-...
对此,ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型,只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM,从而适用于语言交互的机器人操作任务。 OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证,实验结果表明,RoboFlamingo...
1. MLLM的基本概念 多模态大语言模型结合了文本和视觉输入,通过深度学习网络学习这些不同模式间的关联...
自5月18日发布并开源 VisualGLM-6B 以来,智谱AI&清华KEG潜心打磨,致力于开发更加强大的多模态大模型。 基于对视觉和语言信息之间融合的理解,我们提出了一种新的视觉语言基础模型 CogVLM。CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。