VQ-VAE 是一种用于学习离散表示的生成模型,主要用于图像生成、压缩等任务。在视觉-语言表示学习中使用 VQ-VAE 的案例相对较少,大部分工作还是基于类似 CLIP 的对比学习方法。 总的来说,BLIP-2 的一个重点是利用现有的预训练视觉模型如 CLIP,而不是从头开始训练编码器,这样可以大大提高训练效率。同时实验结果表明...
BLIP-2在各种视觉语言任务上取得了最先进的性能,包括视觉问答、图像说明和图像-文本检索。 -在LLM(如OPT(Zhang等人,2022)、FlanT5(Chung等人,2022))的支持下,BLIP-2可以被提示执行遵循自然语言指令的zero-shot图像到文本的生成,从而实现视觉知识推理、视觉对话等新兴能力(例子见图4)。 图4. 使用BLIP-2模型w/ V...
BLIP-2通过一个轻量级的查询转换器弥补了模态之间的差距,该转换器分两个阶段进行预训练。第一阶段从冻结图像编码器引导视觉语言表示学习。第二阶段将视觉从冻结的语言模型引导到语言生成学习。BLIP-2在各种视觉语言任务上实现了最先进的性能,尽管与现有方法相比,可训练的参数明显更少。例如,我们的模型在零样本VQAv2上...