BLIP2 基本思想: 如标题所言 Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models,分两个阶段,通过利用预训练好的视觉模型和语言模型来提升多模态效果和降低训练成本。 模型结构: BLIP-2由预训练的Image Encoder,预训练的Large Language Model,和一个可学习的 Q-Former...
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models 同样出自Junnan Li key idea BLIP2 表示 Bootstrapping Language-Image Pre-trainingwith frozen unimodal models BLIP2新增了一个Querying Transformer (Q-Former),BLIP2训练需要two stage训练。第一个预训练...
InstructBLIP模型是一种基于指令学习的视觉语言模型,它通过引入指令信息来指导模型的训练和推理过程,实现更精确的跨模态交互。InstructBLIP模型的特点在于其强大的指令理解和执行能力,可以根据用户的具体需求生成相应的文本内容或执行相应的操作。 mPLUG-owl模型是一种基于生成对抗网络的视觉语言模型,它通过生成对抗网络来优...
实验结果显示，CapFilt在下游任务如图文检索和描述中表现出色，特别是结合captioner和filter的使用，可以显著提升性能。BLIP2在预训练阶段引入了Querying Transformer (Q-Former)和两阶段训练，增强了生成和理解能力。InstructBLIP进一步研究了视觉语言指令调优，增强了模型在复杂视觉场景理解和推理等方面的表现。
MME评测了包括BLIP-2、LLaVA、MiniGPT-4、mPLUG-Owl、LLaMA-Adapter-v2、Otter、Multimodal-GPT、InstructBLIP、VisualGLM-6B、PandaGPT、ImageBind-LLM和LaVIN在内的12种先进MLLM模型，结果在感知和认知任务上进行比较，并在感知和认知类任务上发布总榜单，BLIP-2和InstructBLIP在榜单中均位列前三。MME...
🔗 InstructBLIP现已在HuggingFace上InstructBLIP是Salesforce研究的一个强大模型，可以很好地执行零样本视觉问答（VQA）。🔗 温网考虑用AI替换线判AI取代“反曲线眼”只是时间问题。即使只是为了看到麦肯罗对AI大喊大叫，也是件好事，就像从前一样。🔗 克里斯托弗·诺兰如何爱上AI诺兰讨论了他即将推出的电影《...
InstructBLIP uses the same architecture asBLIP-2with a tiny but important difference: it also feeds the text prompt (instruction) to the Q-Former. Add video modality for InstrucBLIP by@zucchini-nlpin#30182 LlaVa NeXT Video The LLaVa-NeXT-Video model was proposed inLLaVA-NeXT: A Strong Zero...
一共16个榜单,包括感知类和认知类的总榜单以及14个子任务的榜单也已发布。两个总榜单分别如图3和图4所示,值得注意的是BLIP-2和InstructBLIP在这两个榜单中都保持在前三。 图3.感知类任务总榜单 图4.认知类任务总榜单 图5.所有榜单 另外研究人员也总结了MLLM模型在实验中暴露的一些通用问题,如图6所示,希望可以...
一共16个榜单,包括感知类和认知类的总榜单以及14个子任务的榜单也已发布。两个总榜单分别如图3和图4所示,值得注意的是BLIP-2和InstructBLIP在这两个榜单中都保持在前三。 图3.感知类任务总榜单 图4.认知类任务总榜单 图5.所有榜单 另外研究人员也总结了MLLM模型在实验中暴露的一些通用问题,如图6所示,希望可以...
一共16个榜单,包括感知类和认知类的总榜单以及14个子任务的榜单也已发布。两个总榜单分别如图3和图4所示,值得注意的是BLIP-2和InstructBLIP在这两个榜单中都保持在前三。 图3.感知类任务总榜单 图4.认知类任务总榜单 图5.所有榜单 另外研究人员也总结了MLLM模型在实验中暴露的一些通用问题,如图6所示,希望可以...