现在我们有一张输入图像了，还需要一个预训练过的 BLIP-2 模型和相应的预处理器来处理输入。你 可以在 Hugging Face Hub 上找到所有可用的预训练 checkpoints 列表。这里，我们将加载一个使用 Meta AI 的预训练 OPT 模型的 BLIP-2 checkpoint，该 OPT 模型具有 27 亿个参数。from transformers i
BLIP2 key idea method experiment InstructBLIP key idea method experiment 图文多模态理解与生成 图文多模态有很多有趣的任务,比如根据图像的内容产生一段描述(image caption),根据图像的内容和给定对应的问题生成回答(VQA)。这里面就引出了图文多模态的理解与生成能力,其中代表性的就有BLIP系列的工作,由salesforce提...
实验结果显示，CapFilt在下游任务如图文检索和描述中表现出色，特别是结合captioner和filter的使用，可以显著提升性能。BLIP2在预训练阶段引入了Querying Transformer (Q-Former)和两阶段训练，增强了生成和理解能力。InstructBLIP进一步研究了视觉语言指令调优，增强了模型在复杂视觉场景理解和推理等方面的表现。
开源AI视频转换文档工具:VLog | VLog(Video as a Long Document)是一个开源的AI工具,可以把视频内容用 ChatGPT, CLIP, BLIP2, GRIT, Whisper, LangChain 生成文档,中英文都支持。目前在GitHub开源,关键字showlab/vlog,已经有500+个star。除了使用视频生成文字之外还可以直接对视频内容进行问答,比如提问「这个视频...
BLIP-2 通过在冻结的预训练图像编码器和冻结的预训练大语言模型之间添加一个轻量级查询 Transformer (Query Transformer, Q-Former)来弥合视觉和语言模型之间的模态隔阂 (modality gap)。在整个模型中,Q-Former 是唯一的可训练模块,而图像编码器和语言模型始终保持冻结状态。
本文将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型,它支持一整套最先进的视觉语言模型,且已集成入 🤗 Transformers。我们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视觉问答及基于聊天的提示这些应用场景。 BLIP-2 模型文档:https://hf.co/docs/transformers/main/en/model_doc/blip-2 ...
BLIP-2 通过引入一种新的视觉语言预训练范式来应对这一挑战,该范式可以任意组合并充分利用两个预训练好的视觉编码器和 LLM,而无须端到端地预训练整个架构。这使得我们可以在多个视觉语言任务上实现最先进的结果,同时显著减少训练参数量和预训练成本。此外,这种方法为多模态ChatGPT 类应用奠定了基础。
BLIP-2 框架概览 Q-Former 是一个 transformer 模型,它由两个子模块组成,这两个子模块共享相同的自注意力层: 与冻结的图像编码器交互的图像 transformer,用于视觉特征提取 文本transformer,用作文本编码器和解码器 Q-Former 架构 图像transformer 从图像编码器中提取固定数量的输出特征,这里特征的个数与输入图像分辨率...
图文转换与多模型LLM如BLIP2 \ LLaVa 多模态增强的CV大模型 如 SAM、DINOV2 可以一致确认的是 大模型在各类型数据的泛化能力更优,但精度方面在不同的数据表现不同,总之更适合全场景、鲁棒,而非特定应用,同时需要的计算资源普遍很高。 比较好的应用点是 ...
本文将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型,它支持一整套最先进的视觉语言模型,且已集成入 🤗 Transformers。我们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视觉问答及基于聊天的提示这些应用场景。 BLIP-2 模型文档:https://hf.co/docs/transformers/main/en/model_doc/blip-2 ...