blip2可以很好的理解图像,但是由于结构原因,对于部分细节把握不到位,可能是因为vit、clip这种image encoder无法提取image的所有细节导致的! 总结: 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t...
本文提出了一种通用的、高效的视觉语言预训练策略BLIP-2,它从现成的冻结的预训练图像编码器和冻结的大型语言模型中进行视觉语言预训练。如下图所示,BLIP-2用一个轻量级查询转换器(Q-Former)弥补模态上的差距。Q-Former通过使用一组可学习的查询向量从冻结的图像编码器中提取视觉特征,充当冻结图像编码器和冻结LLM之间...
BLIP2的目的是希望将现有可用的(预训练好的)视觉编码器和LLM中进行融合得到MLLM,而如何将视觉语义向量和LLM进行融合是一件极具有挑战性的工作。LLM是以文本语义为目标进行训练的,而视觉编码器是以视觉语义为目的进行训练的,视觉语义即便经过了语义对齐,如通过CLIP等方式进行跨模态语义对齐,其语义和LLM之间也会存在较...
BLIP-2的可训练参数量是 DeepMindFlamingo的,在VQA任务上的效果还更好。 今年的一个趋势,是使用大型预训练模型(如7B或33B的LLM)来增强多模态模型的性能。这是因为在大部分情况下,研究者没有足够的资源从零开始训练一个大型模型。所以,一个可能的解决方案就是使用已经存在的公开模型,并用少量的数据和参数来训练一...
LLM以文本语义为目标进行训练,而视觉编码器则以视觉语义为目的进行训练,两者之间存在显著的语义差异。BLIP2提出的Q-Former方法,正是为了解决这一问题而设计的。 二、Q-Former的组成与工作原理 Q-Former是一个轻量级的Transformer结构,它由一个可学习的query向量集组成,这些query向量通过自注意力层和交叉注意力层与...
論文として発表された新しいVision Language Pre-training(画像と自然言語を使った事前学習)のフレームワークです.Image Captioning(画像からテキストを生成)やVisual question answering(画像への質問)を行うことができます.またBLIP-2はその後続の研究で学習済みのVision modelやLLMを使えるように改良し...
【比LLM更重要的多模态学习】北大博士1小时精讲CLIP、ViLBERT、悟空、ImageBind、Multimodal-CoT、BLIP-2多模态学习模型!共计3条视频,包括:1.比LLM更重要的多模态学习(Part1)breezedeus、1.比LLM更重要的多模态学习(Part2)breezedeus 0、中科院刘静:多模态预训练的
简介:本文深入解析BLIP2技术,探讨其如何通过Q-Former方法有效融合视觉语义与大语言模型(LLM)能力,同时分析该技术的痛点,并通过案例说明其实际应用,最后展望该领域的未来发展趋势。 随着人工智能技术的快速发展,视觉语义与大语言模型(LLM)的融合成为了研究热点。BLIP2技术作为一种创新的解决方案,通过引入Q-Former方法,实...
采用CLIP作为视觉基础模块，LLaMa作为语言基础模块，通过微调过程，实现视觉和语言模块间的对齐，增强模型适应性和泛化能力。综上所述，多模态模型如BLIP2、CLIP、LLaVa、MiniGPT4和mPLUG-Owl，通过不同机制和训练方式，实现了视觉与语言的高效交互，为多模态任务提供了强大支持。
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