值得注意的是，MiniGPT-5（LoRA）模型的 CLIP 得分在多种 prompt 类型中始终优于其他变体，尤其是在结合图像和文本 prompt 时。另一方面，FID 分数凸显了 MiniGPT-5（前缀）模型的竞争力，表明图像嵌入质量（由 CLIP 分数反映）与图像的多样性和真实性（由 FID 分数反映）之间可能存在权衡。与直接在 VIST 上进行...
另一方面,FID 分数凸显了 MiniGPT-5(前缀)模型的竞争力,表明图像嵌入质量(由 CLIP 分数反映)与图像的多样性和真实性(由 FID 分数反映)之间可能存在权衡。与直接在 VIST 上进行训练而不包含单模态配准阶段的模型(MiniGPT-5 w/o UAS)相比,虽然该模型保留了生成有意义图像的能力,但图像质量和一致性明显下降。这...
另一方面,FID 分数凸显了 MiniGPT-5(前缀)模型的竞争力,表明图像嵌入质量(由 CLIP 分数反映)与图像的多样性和真实性(由 FID 分数反映)之间可能存在权衡。与直接在 VIST 上进行训练而不包含单模态配准阶段的模型(MiniGPT-5 w/o UAS)相比,虽然该模型保留了生成有意义图像的能力,但图像质量和一致性明显下降。这...
MiniGPT-5在两个数据集上进行了评估,分别是MMDialog和VIST。 在VIST数据集上,MiniGPT-5生成的图像CLIP分数高于fine-tunedStable Diffusion 2; 在人类评估中,MiniGPT-5生成的语言连贯性更好(57.18%),图像质量更高(52.06%),多模态连贯性更强(57.62%)。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2310.02239 代码地址: ...
OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期,但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 大模型正在实现语言和视觉的跨越,有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中,多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势,而且已经带来了从多...
MiniGPT-5采用了双阶段训练策略,以应对多模态生成中的技术挑战。第一阶段是单模态对齐阶段,模型仅使用单个图像-文本对的数据进行训练,学习从图像标题生成对应的Voken,并通过辅助的图像标题损失帮助Voken与图像内容对齐。第二阶段是多模态学习阶段,使用包含连续多模态样本的数据进行微调,设置不同的训练任务(如生成文本、...
近日,加州大学圣克鲁兹分校的研究团队提出了 MiniGPT-5,这是一种以 「生成式 voken」概念为基础的创新型交错视觉语言生成技术。 论文地址:https://browse.arxiv.org/pdf/2310.02239v1.pdf 项目地址:https://github.com/eric-ai-lab/MiniGPT-5 通过特殊的视觉 token「生成式 voken」,将Stable Diffusion机制与 ...
在MMDialog数据集上,MiniGPT-5的MM相关性指标达到0.67,超过基准模型Divter的0.62。这充分证明MiniGPT-5在不同数据模式下的强大适应能力。 开源地址:https://github.com/eric-ai-lab/MiniGPT-5 论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.02239 MiniGPT-5模型主要有3大创新点:1)利用多模态编码器提取文本和图像特征...
1. MiniGPT-5：新型人工智能模型 MiniGPT-5是一款新型的人工智能模型，它继承了GPT系列模型的优点，同时也引入了一些新的特性。最明显的就是，这款模型不仅可以生成文本，还可以生成与文本内容相匹配的图像。2. Token变Voken：统一图像和文字 在传统的GPT模型中，文本是由Token组成的。然而，在MiniGPT-5中，Token...
GPT-5没来,MiniGPT-5已到。 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期,但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 大模型正在实现语言和视觉的跨越,有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中,多模态特征集成不仅是一种不断...