1.简介 blip2,提出来视觉和语言模型的预训练任务,减少了端到端训练视觉语言模型的计算成本。后续visualglm,minigpt4等方案也都是采用bilp2的预训练模型方案进行优化。 视觉语言模型,主要解决的就是视觉和语言的向量对齐问题。一般来说,文本和图像的特征的向量空间不在一处,如下图所示。 可以参考clip,简单地解决了...
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【BLIP和BLIP-2是Salesforce提出的两篇关于视觉语言预训练的研究论文,是在视觉语言预训练领域取得的重要进展,为多模态任务的研究提供了新的思路和方法。】 BLIP提出了一种基于预训练的方法,通过联合训练视觉和语言模型来提升多模态任务的性能。BLIP-2则提出了一种更简洁的预训练方法,利用现有的单模态视觉和文本预训练...
BLIP2——采用Q-Former融合视觉语义与LLM能力的方法 FesianXu 20240202 at Baidu Search Team 前言大规模语言模型(Large Language Model,LLM)是当前的当红炸子鸡,展现出了强大的逻辑推理,语义理解能力,而视觉…
Blip2模型论文解读(基于MindNLP实现)BLIP-2 提出了一个 新的高效预训练策略,用于解决视觉和语言联合学习任务中的计算成本问题。相比其他模型,BLIP-2 的最大创新点在于,它引入了冻结的预训练图像编码器和冻结…
写在前面:本人是一名小红书算法工程师,主要在小红书做多模态内容理解相关的工作,关注多模态相关的工作很多年了,个人认为多模态步入快速发展是从VisualBert这项工作开始的,VisualBert 将图像的关键目标作为图…
end2end的多模态模型的训练开销太大了,因此提出了BLIP,一种通用且高效的预训练策略,可从现成的冻结预训练图像编码器和冻结LLM bootstraps vision-language pre-training引导视觉语言预训练。只需要2阶段训练一个Q-former就可以弥补两个模态间的gap,第一阶段bootstrap vision-language representation learning从一个冻结...
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BLIP2是BLIP的续作,解决的是多模态大模型训练成本越来越高昂的问题。在多模态模型中,参数量和计算成本比较高的分别是image encoder和text encoder。 前面的相关文章介绍了ALBEF和BLIP,在这篇文章的开始会先了解下BLIP2的大概结构和改动。 在BLIP2中为了减少计算成本,将image encoder和text encoder的部分冻结;提出了...
知乎- 安全中心huggingface.co/spaces/Salesforce/BLIP2 1. 论文解读 1.1 BLIP-2 提出的背景和动机 视觉语言训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 的研究在过去几年中取得了快速的发展,研究者们开发了规模越来越大的预训练模型,不断推动各种下游任务的发展。但是,因为使用了大模型。大数据集,而且采取了...