为此,本文提出了BLIP2,利用现成的冻住的image encoder以及LLM引导视觉语言预训练。 模态差距:通过两阶段训练的轻量级的Query Transformer(Q-Former)弥补。第一阶段:从冻结的image encoder引导VL学习;第二阶段:从冻结的LLM引导视觉到语言的生成学习。 Method 模型结构 Q-Former的作用是从图片中提取固定数量的特征(与...
1. BLIP-2有效利用冻结的预训练图像模型和语言模型,在两阶段预训练(表示学习阶段和生成学习阶段)过程中,使用Q-Former缩小模态间的距离。 2. 通过大语言模型(LLM)助力,BLIP-2通过提示能够基于自然语言指令的方式进行zero-shot图文生成。 3. 由于使用了单模态的模型和轻量级的Q-Former,BLIP-2比现有的方法在计算方面...
BLIP2 的优化: 通过模块化设计和冻结预训练模型参数,计算需求集中在轻量级的 Q-Former 模块上,减少了大规模计算开销。 与BLIP 相比,BLIP2 的训练速度更快,资源需求更低,适合在资源有限的环境中使用。 BLIP2 论文:BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Languag...
3. BLIP -2 (Bootstrapping Language- Image Pretraining) 3.1 论文与代码链接: https://export.arxiv.org/pdf/2301.12597v1.pdf https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 3.2 目标任务: 视觉-文本 融合任务,如图文检索、视觉问答、NLVR (natural language vision reasoning)等 ...
Automate Fashion Image Captioning using BLIP-2. Automatic generating descriptions of clothes on shopping websites, which can help customers without fashion knowledge to better understand the features (attributes, style, functionality etc.) of the items and increase online sales by enticing more customers...
近期,Salesforce提出的BLIP-2论文为我们提供了一种新颖且高效的多模态预训练方法,本文将对其进行深入解析。 BLIP-2概述 BLIP-2(Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models)是一种基于冻结预训练图像编码器和大型语言模型(LLM)的多模态预训练方法。它旨在通过...
BLIP-2(Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models),作为Salesforce在2023年提出的多模态预训练模型,通过高效利用预训练的视觉和语言模型,极大地降低了训练成本并提升了多模态任务的性能。本文将深入剖析BLIP-2的论文内容,揭示其背后的技术细节与创新之处。 BLIP...
自然语言处理在大模型的加持下发生了天翻地覆的变化,但技术是不断前进的,仅仅在文字模态上已经远远不够了,所以多模态势必是一个大的趋势,所以本文解析了多模态领域比较经典的3篇论文: CLIP、BLIP、BLIP2 这几篇论文均聚焦于视觉语言模型领域,旨在提升模型在视觉语言任务中的性能与泛化能力,探索如何有效整合视觉信息...
llava与blip2的区别 llava和blip2都是处理图像与文本关系的模型，实际使用中容易混淆两者的功能边界。从底层设计看，llava的核心在于视觉指令微调，通过将图像编码器与语言模型直接连接，让系统理解图片后生成符合人类对话习惯的回应。比如给模型看一张雨后街道的照片，它能主动描述水洼倒映的霓虹灯，这种能力来源于对...
作者提出了一个Q-Former模块以弥补视觉编码器和语言模型之间的gap,这个Q-Former模块不完全照抄BLIP,在BLIP2中,将BLIP的两个文本编码(Encoder/Decoder)进行了合并,结构上分为了两个部分,视觉端和文本端,视觉端采用一个被冻结的视觉编码器,文本端使用BERT_base初始化模型。 与blip相同,实际优化过程中仍然使用的是ITC...