多模态AI的核心在于多源数据的整合与对齐。通过将视觉、语言和声音转化为统一的潜在表示（Latent Representation），模型可以实现跨模态学习。例如，OpenAI的CLIP模型通过大规模图文对训练，掌握了语言描述与视觉特征之间的映射关系。在更复杂的场景中，数据融合不只是简单叠加，还需解决模态对齐的难题。比如，语言中的抽象概...
传统多模态模型将视觉特征和输入文本拼接起来,作为大语言模型的输入。这种方式显著增加了语言模型的输入长度,大幅拖慢了语言模型的推理速度。大语言模型中的前馈神经模块(FFN)作为记忆单元来存储学到的知识,…
多模态学习(Multimodal Learning)应运而生,它融合了视觉、语言等多种模态的信息,开启了跨模态表示与理解的新篇章。 一、多模态学习的基本概念 模态(Modality):在多模态学习中,模态指的是感知信息的不同表现形式,如视觉、听觉、触觉等。每种模态都有其独特的信息表达方式和特点,因此,如何处理和理解这些多源信息成为...
Qwen-VL是一个预训练模型,通过连接一个视觉编码器来扩展了Qwen-7B语言模型,从而使其具备了理解和感知视觉信号的能力。 Qwen-VL-Chat则是基于Qwen-VL的交互式视觉-语言模型,通过对齐机制支持更灵活的交互,如多图像输入、多轮对话和定位能力。 Qwen-VL系列模型的特点包括: - 强大的性能:在多个评估基准(包括零样本...
随着人工智能技术的飞速发展,多模态技术作为自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV)两大领域的交汇点,正逐渐成为研究热点。多模态技术通过融合文本、图像、视频等多种模态的数据,实现了信息的跨模态理解和生成,为人工智能应用带来了全新的可能。 一、多模态技术概述 定义:多模态技术是指结合多种感知数据(如文本、图像、音...
尽管在多模态大型语言模型(MLLMs)方面取得了显著的进展,通过跨模态交互理解复杂的人类意图,但是捕捉图像的细微细节仍然具有挑战性。以前的方法将多个视觉编码器集成起来以增强视觉细节,这引入了冗余和计算开销。 作者观察到,大多数MLLMs仅利用视觉 Transformer (ViTs)的最后一层特征图进行视觉表示,而忽略了浅层特征图中...
可能是受 GPT4 所展示的多模态能力的启发,主要的多模态大模型工作主要都是集中在 23 年。目前融合 LLM 和视觉模型的方式还相对简单粗暴,多数是依赖已有的 LLM 和 Visual encoder,并通过简单的线性层或者 Q-former 结构连接。此类模型的训练范式也基本为二阶段训练,着重于提升语言视觉对齐和多轮对话能力。
1.一种基于视觉语言多模态融合的人机交互意图理解方法,其特征在于,该方法首先在语义层上实现将人的指令语言转换为机器人可理解的文本形式的任务向量;在语义层采用一种在运行效率上优化的融语音识别与自然语言处理NLP一体的实时交互语义解析模型来提取意图理解关键信息; 为实现物品移交任务,在语义层,机器人从人的指令语...
桥接层(BridgeLayer): 这是BridgeTower的核心创新,允许从视觉和文本编码器流向跨模态编码器的信息在不同层间流动,使得不同层的信息能够在跨模态编码器中进行融合。 总的来说,这两幅图展示了BridgeTower如何通过在传统的两塔VL模型中引入桥接层来提高模型性能,特别是如何促进视觉和文本信息在多个层次上的对齐和融合。
【DOU是深科技】#哈工大深圳 团队入局#多模态大模型,自研「九天」横扫13个视觉语言任务!实现了文本、图像、音频和视频的多模态融合! #深圳 #科技热点 #AI人工智能 - 深圳科创于20240319发布在抖音,已经收获了6837个喜欢,来抖音,记录美好生活!