git clone https://github.com/jiayev/GPT4V-Image-Captioner Navigate to the cloned directory: cd GPT4V-Image-Captioner Make the install and start scripts executable with the following command: chmod +x install_linux_mac.sh; chmod +x start_linux_mac.sh ...
项目主页：https://mementos-bench.github.io Mementos是第一个专为MLLM设计的图像序列推理的基准测试，主要关注大模型在连续图像上的对象幻觉和行为幻觉。其涉及的图片类型多样，涵盖三大类别：真实世界图像，机器人图像，以及动漫图像。并且包含了4,761个不同长度的多样化图像序列，每个序列都配有人类注释的主要对象...
(and you probably if you're the type of person reading a GitHub project description) see nothing valuable in sites like those anyways that is worth scraping. For the best browser, install Chrome Canary (log into the website of choice before continuing this next step). Then reference it in...
整个操作过程十分快捷简单。 新玩法不只在GitHub上火,开发者Sawyer Hood把demo展示po到𝕏上,也迅速走红,点赞转发收藏2700+: Sawyer Hood还表示,自己在获得GPT-4V API访问权限不到5小时内就开发出了这种玩法,可见“未来一片光明”。 走过路过的网友留下了下巴,满评飘疯狂: 然鹅,还有一小撮网友“骂骂咧咧”赶来:...
代码地址: https://github.com/gzcch/Bingo 通过提出一种全新的「Bingo」基准测试，他们发现GPT-4V存在两种常见的幻觉类型：偏见和干扰。比如，GPT-4V的文本先验知识，是凌驾于视觉之上的。它会倾向于坚持常识或刻板印象，比如在并没有土星的太阳系图像中识别出土星。另外，GPT-4V也很好忽悠，如果在文本提示中故意...
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM 单图、多图、视频理解 3 SOTA! GPT-4V级、三合一最强端侧多模态 注:指20B以下、端侧模型SOTA 以小博大,是端侧模型的核心竞争力。 仅8B 参数,新一代 MiniCPM-V 2.6 不仅再一次取得了媲美 GPT-4V 的综合性能, 还首次作为端侧 AI 模型,掀开单图、多图、视频理解三项...
浙大竺院的一位校友,与微软研究院等机构合作推出了新版多模态模型LLaVA。 LLaVA在11个测试数据集上都成为了SOTA,在GitHub上更是斩获6k+星标。 开发者提供的数据显示,LLaVA的综合能力已经达到了GPT-4V水平的85%,在复杂推理任务上更是超过了96%。 读验证码、判断狗的品种,甚至根据图像生成网页代码……都难不倒LL...
代码链接：https://github.com/thu-ml/ares/tree/attack_bard 图 1：对抗攻击多模态大模型示例，可以使模型产生错误预测或者绕过安全性检测模块 下图展示了针对 Bard 的攻击测试。当输入自然样本图片时，Bard 可以正确描述出图片中的主体（“a panda’s face（一个熊猫的脸）”）；当输入对抗样本时，Bard 会将该...
论文主页：https://som-gpt4v.github.io/ 如图 1（右）所示，SoM 采用交互式分割模型（例如 SAM）将图像划分为不同粒度级别的区域，并在这些区域上添加一组标记（mark），例如字母数字、掩码（mask）、框（box）。使用添加标记的图像作为输入，以解决上述问题。我们先来看下效果，左为 GPT-4V，右为 GPT-4V+...
在他们的repo中，就可以运行BakLLaVA-1了。页面还在不断更新中，以方便微调和推理。(https://github.com/SkunkworksAI/BakLLaVA)BakLLaVA-1是完全开源的，但在某些数据上进行了训练，其中包括LLaVA的语料库，因此不允许商用。BakLLaVA 2采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVa方法。BakLLaVA摆脱了BakL...