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,而视觉作为人类最为主要的感知世界的手段,亟待和LLM进行融合,形成多模态大规模语言模型(Multimodal LLM, MLLM...
上面和一开始文本输入bert不一样,Qformer.bert输出query_output过程中会经过bert的encoder的交叉注意力层: - 在Qformer.py的BertLayer类中可以看到,每一个layer都会先经过自注意力模块,如果是第0层,hidden_states就是query的embedding,如果在第i(i>0)层,hidden_states就是中间输出 - 当有query_length>0时,有图...
Implementation of Qformer pre-training vlmvision-language-modelblip2blip-2qformer UpdatedNov 18, 2024 Python Load more… Add a description, image, and links to theblip2topic page so that developers can more easily learn about it. To associate your repository with theblip2topic, visit your rep...
📈 两阶段训练:第一阶段,使用多种预训练任务,如Image-Text Contrastive Learning、Image-grounded Text Generation和Image-Text Matching,让Q-former学会如何从视觉编码器中抽取文本相关的特征。第二阶段,将Q-former插入到LLMs中,用language modeling进行训练。📚 论文链接:arxiv:2301.12597 📚 代码链接:github:sa...
Blip2采用了现成的image encoder和LLM,只需要训练Q-Former就行了,这部分的参数少很多! image encoder只能对image做编码,要实现text检索image,还是要ITM和ITC; LLM可以生成text,但是需要输入embedding representation(还要包含image的信息),这个工作就由IGT来做了!
BLIP2通过冻结的预训练图像编码器和大型语言模型,结合轻量级的Q-Former结构,提出了一种高效且高性能的视觉语言预训练新方法。该方法不仅降低了训练成本,还提升了模型在各种视觉语言任务上的表现。未来,随着技术的不断发展,BLIP2有望在更多领域发挥重要作用。 参考资料 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.12597.pdf...
如源代码中所述,blip2_feature_extractor功能是通过第一阶段模型与Q-Former和视觉变换器获得的。 一旦模型被实例化,我们可以加载图像,将文本从意大利语翻译成英语,预处理它们,最后提取图像、文本和多模态特征嵌入如下 不幸的是,LAVIS包不支持在COCO上微调的BLIP模型。只能使用在此GitHub发布的BLIP项目代码来测试此模型...
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...
lavis/models/blip2_models/blip2_qformer.py +25-8 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -156,20 +156,37 @@ def forward(self, samples): 156 156 image.device 157 157 ) 158 158 159 - loss_itc = ( 160 - F.cross_entropy(sim_i2t, targets, label_sm...
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无关。同时，...