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...
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 多模态视觉-语言大模型的架构演进 Dreamweaver打开...
统一视觉-语言理解和生成,使用captioner+filter高效利用互联网有噪数据 模型架构: • Image/text encoder: ITC loss对齐视觉和语言表征,基于ALBEF提出的momentum distillation • Image-grounded text encoder: ITM loss建模视觉-语言交互,区分positive/negative图...
大模型未来发展方向综上所述,CV大模型作为计算机视觉领域的重要技术成果之一,正逐步改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,相信CV大模型将在未来发挥更加重要的作用。多模态大模型是指一种能够处理多种媒体数据(如文本、图像、音频、视频等)的深度学习模型。这些模型能够从不同的数...
作为首个研究公平性的VL数据集,FairVLMed对研究模型公平性实现既具有伦理意识又在临床上有效的机器学习模型的潜力。 在这里分享一篇哈佛大学和纽约大学研究团队的CVPR 2024论文:「FairCLIP:Harnessing Fairness in Vision-and-Language Learning」。 在本次工作中, 我们提出了开创性的关于多模态视觉语言大模型的公平性的...
stage1. 预训练:基于大规模、弱标注、网络爬取的图像-文本对,输入分辨率224x224,冻住LLM,训练ViT和Q-former,主要目的是模态对齐 stage2. 多任务预训练:基于7种下游视觉-语言理解任务的高质量、细粒度标注数据训练,输入分辨率448x448,图像/文本数据交错,训练整个模型 ...
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。
何明光、施丹莉团队Nature子刊 | 全球首个眼科图像解读的视觉-大语言模型多模态集成智能系统——FFA-GPT 引言 在眼科领域,眼底荧光素血管造影(Fundus Fluorescein Angiography, FFA)检查是诊断和评估多数视网膜疾病的重要诊断工具,但其解读难度...
作为首个研究公平性的VL数据集,FairVLMed对研究模型公平性实现既具有伦理意识又在临床上有效的机器学习模型的潜力。 在这里分享一篇哈佛大学和纽约大学研究团队的CVPR 2024论文: 「FairCLIP: Harnessing Fairness in Vision-and-Language Learning」。 在本次工作中, 我们提出了开创性的关于多模态视觉语言大模型的公平...
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...