划重点:
🔍 最近，大型视觉语言模型（LVLMs）在需要文本和图像理解的任务中表现出色。
🚀 团队引入了Griffon v2，这是一种统一的高分辨率模型，旨在通过文本和视觉线索提供灵活的对象引用。
🌟 Griffon v2在引用表达生成（REG）、短语定位和引用表达理解(REC)等任务中表现出色。
站长之家(ChinaZ.com) 3月19日 消息:近来，大型视觉语言模型（LVLMs）在需要文本和图像理解的任务中表现出色。特别是在区域级任务，如引用表达理解(REC)中，经过图像文本理解和推理的发展之后，这一进展变得明显。诸如Griffon之类的模型在任务中表现出色，如目标检测，这表明了LVLMs内部感知的重大进步。这一发展推动了对使用文本描述之外的灵活引用进行额外研究，以改善用户界面。
尽管在细粒度对象感知方面取得了巨大进步，但由于图片分辨率的限制，LVLMs无法在复杂情景中胜过任务特定的专家。这一限制限制了它们在使用文本和视觉线索有效引用事物的能力，尤其是在GUI代理和计数活动等领域。
为了克服这一限制，一组研究人员引入了Griffon v2，这是一种统一的高分辨率模型，旨在通过文本和视觉线索提供灵活的对象引用。为了解决有效增加图像分辨率的问题，他们提出了一个简单且轻量级的降采样投影仪。这个投影仪的设计目标是克服大型语言模型输入标记所施加的限制。
这一方法通过保留细微特征和整个上下文，特别是对于低分辨率模型可能错过的小事物，极大地提高了多模态感知能力。团队基于这一基础构建了一个即插即用的视觉标记器，并将Griffon v2增强为具有视觉语言共指能力。这一特性使得可以以一种易于使用的方式与各种输入进行交互，例如坐标、自由文本和灵活的目标图片。
Griffon v2在各种任务中都被证明是有效的，如引用表达生成（REG）、短语定位和引用表达理解(REC)，根据实验数据显示，该模型在目标检测和对象计数方面表现优于专家模型。
该团队总结了他们的主要贡献如下:
- 高分辨率多模态感知模型:通过消除对图像进行分割的要求，该模型提供了一种改进本地理解的独特方法。该模型处理分辨率高达1K的能力已经提高了其捕捉细节的能力。
- 视觉-语言共指结构:为了扩展模型的效用并启用多种交互模式，引入了一个将语言和视觉输入结合起来的共指结构。这一特性使用户与模型之间的交流更加灵活自然。
为了验证模型在各种定位任务上的有效性，进行了大量实验。在短语定位、引用表达生成（REG）和引用表达理解(REC)中，都获得了最先进的性能。该模型在定量和定性目标计数方面均优于专家模型，证明了其在感知和理解方面的优越性。
项目入口：https://github.com/jefferyZhan/Griffon
论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.09333
（举报）