具体来说，北京大学和中山大学的研究人员提出了一种名为 Chat-UniVi 的统一的视觉语言方案，其能通过统一的视觉表征同时处理图片任务和视频任务。作为一个统一的视觉理解模型，Chat-UniVi 以更少的视觉 token 数量，超过了专门针对图片设计的多模态大模型和专门针对视频设计的多模态大模型。更值得注意的是，所提出的...
在人工智能领域,北京大学和中山大学的最新研究成果——Chat-UniVi,正在引起广泛关注。这个模型成功地实现了一个重大突破,即用更少的视觉token数量处理图片和视频任务,同时在训练成本上取得显著降低。这项研究不仅为视觉语言模型的发展提供了新的思路,而且在推动多模态AI应用方面具有深远意义。 Huggingface模型下载:...
第一,因为独特的建模方法,Chat-UniVi的训练数据集可以是图片与视频的混合版,并且无需任何修改,就可以直接应用在图片和视频任务上。 第二,多尺度表征能帮助Chat-UniVi对图片和视频进行更到位、更全面的理解。 这也导致了Chat-UniVi的任务适应性更强,包括使用高层次特征进行语义理解,以及利用低层次特征生成详细描述。
Chat-UniVi是北京大学和中山大学等机构提出的统一的视觉语言大模型,训练时间短、性能卓越。通过动态视觉token和密度峰聚类算法,模型在多任务中取得显著成绩。开源代码和数据集,为视觉语言模型研究带来新思路和经济解决方案。
北大和中山大学研究者提出的Chat-UniVi是一种统一的视觉语言大模型,能够在统一的视觉表征下同时处理图片和视频任务,且仅需三天训练即可获得130亿参数的通用视觉语言大模型。 Chat-UniVi采用动态视觉token来统一表示图片和视频,通过最近邻的密度峰聚类算法获取动态视觉token,多尺度表征提高了模型的性能,使其在图片和视频...
Chat-UniVi统一图片和视频理解 | CVPR 2024:Chat-UniVi是北京大学和中山大学等机构研究者提出了统一的视觉语言大模型,该模型已经发布到了始智AI链接开源社区,通过构建图片和视频统一表征,使得一个LLM能够在图片和视频的混合数据下训练,并同时完成图片和视频理解任务。更重要的是,该框架极大降低了视觉语言模型训练和推...
具体来说,北京大学和中山大学的研究人员提出了一种名为Chat-UniVi的统一的视觉语言方案,其能通过统一的视觉表征同时处理图片任务和视频任务。 作为一个统一的视觉理解模型,Chat-UniVi以更少的视觉令牌数量,超过了专门针对图片设计的多模态大模型和专门针对视频设计的多模态大模型。
北京大学和中山大学等机构研究者提出了统一的视觉语言大模型 ——Chat-UniVi。通过构建图片和视频统一表征,该框架使得一个 LLM 能够在图片和视频的混合数据下训练,并同时完成图片和视频理解任务。更重要的是,该框架极大降低了视觉语言模型训练和推理的开销,使得在三天以内即可训练出具有 130 亿参数的通用视觉语言大模型...
北京大学和中山大学等机构研究者提出了统一的视觉语言大模型——Chat-UniVi。通过构建图片和视频统一表征,该框架使得一个LLM能够在图片和视频的混合数据下训练,并同时完成图片和视频理解任务。 更重要的是,该框架极大降低了视觉语言模型训练和推理的开销,使得在三天以内即可训练出具有130亿参数的通用视觉语言大模型。
北京大学和中山大学等机构研究者提出了统一的视觉语言大模型 ——Chat-UniVi。通过构建图片和视频统一表征,该框架使得一个 LLM 能够在图片和视频的混合数据下训练,并同时完成图片和视频理解任务。更重要的是,该框架极大降低了视觉语言模型训练和推理的开销,使得在三天以内即可训练出具有 130 亿参数的通用视觉语言大模型...