摄影师选择的视点和视角可以极大地影响视觉语言的表达。高低角度、近距离特写或广阔的全景都能带来独特的视觉体验和情感传达。摄影中的视觉语言是一种高度个性化和创意性的表达方式，它要求摄影师不仅要掌握技术层面的知识，还要具备深刻的艺术感知和表达能力。通过巧妙运用这些视觉元素，摄影师能够创作出触动人心、富有意义...
尽管正如图1所示,大量近期的论文表明人们对从视觉语言模型中获取大量知识表现出浓厚兴趣,但研究界缺乏一个全面的综述来帮助梳理现有的基于视觉语言模型的视觉识别研究,以及面临的挑战和未来的研究方向。 我们旨在通过对视觉语言模型在各种视觉识别任务(包括图像分类、目标检测、语义分割等)中的研究进行系统性综述来填补这一...
对视觉语言模型进行预训练的方法很多。主要技巧是统一图像和文本表征以将其输入给文本解码器用于文本生成。最常见且表现最好的模型通常由图像编码器、用于对齐图像和文本表征的嵌入投影子模型 (通常是一个稠密神经网络) 以及文本解码器按序堆叠而成。至于训练部分，不同的模型采用的方法也各不相同。例如，LLaVA 由 CL...
视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型,其属于生成模型,输入为图像和文本,输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力,泛化能力良好,并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用,包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型...
随着创意思维逐渐凝练成形,最后进入设计实践的阶段,帮助学生不断完善设计草图,并同步开展电脑屏幕上的编排设计。后期我会一对一地对学生草图给予精细指导,每一处细节的调整旨在帮助学生进一步完善作品,直至每一个视觉元素都能精准传达设计理念。 这种实践经历让...
对比学习是视觉模型常用的预训练目标,也已被证明同时是视觉语言模型的高效预训练目标。近期的工作如 CLIP、CLOOB、ALIGN 和 DeCLIP 在 {图像,标题} 对组成的大型数据集上,通过使用对比损失函数联合训练文本编码器和图像编码器,从而桥接视觉和语言两个模态。对比学习旨在将输入图像和文本映射到相同的特征空间,使得图像...
VLMEvalKit 是一个工具包,用于在视觉语言模型上运行基准测试,开放 VLM 排行榜就是基于该工具包的。 VLMEvalKit https://github.com/open-compass/VLMEvalKit 还有一个评估套件是 LMMS-Eval,其提供了一个标准命令行界面,你可以使用 Hugging Face Hub 上托管的数据集来对选定的 Hugging Face 模型进行评估,如下所示...
视觉语言导航，指的是让智能体跟着自然语言指令进行导航，同时理解指令与视角中可以看见的图像信息，然后在环境中对自身所处状态加以调整、修复，做出对应的动作，最终到达目标位置。比如，我们把机器人放置在一间卧室里，让它去取放在另一间卧室里的足球。因为房间无法通视，机器人需要走出房间，经过走廊、客厅等场所，...
与之相反，本文研究者专注于直接从现实世界数据中提取空间信息，以捕捉真实 3D 世界的多样性和复杂性。这一创新源自近期视觉模型方面在自动从 2D 图像中生成 3D 空间注释方面的进展。SpatialVLM 系统可以实现数据生成和对视觉语言模型进行训练，以增强它们的空间推理能力。具体而言，研究者结合面向开放词汇的目标检测（...
视觉语言 视觉语言是由视觉基本元素和设计原则两部分构成的一套传达意义的规范或符号系统。其中,基本元素包括:线条、形状、明暗、色彩、质感、空间。它们是构成一件作品的基础。 线条 横向线条:如地平线、水面、平原、躺下的人等,表达恬静、安宁、沉稳、开阔、平坦感。