11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型,该模型于2023年首次亮相,采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级,新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一,包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
中国香港中文大学和SmartMore的研究人员推出了一种名为Mini-Gemini的新颖框架,通过增强多模态输入处理来推动VLMs的发展。Mini-Gemini采用了双编码器系统和一种新颖的补丁信息挖掘技术,结合一个特别策划的高质量数据集,使其能够有效处理高分辨率图像并生成内容丰富的视觉和文本内容,从使其脱颖出。正如研究人员所承认的那样,Mini-Gemini在视觉理解和推理能力方面仍有改进�
划重点:⭐️GoogleAI团队提出了ScreenAI,这是一个视觉语言模型,可以全面理解UI和信息图。⭐️ScreenAI在多个任务上表现出色,包括图形问答,元素注释,摘要生成等。通过利用这些组件的共同视觉语言和复杂设计,ScreenAI为理解数字内容提供了全面的方法。
谷歌最新研究提出SpatialVLM,旨在解决视觉语言模型缺乏空间推理能力的问题。视觉语言模型在理解目标在三维空间中位置或关系时存在困难,研究者通过借鉴人类空间推理能力的思路,提出了这一新方法。这一研究成果有望推动视觉语言模型在未来的发展方向上取得更大突破,为人工智能领域带来新的进步。
谷歌最新论文揭示的SpatialVLM,是一种具备空间推理能力的视觉语言模型,旨在解决当前视觉语言模型在空间推理方面的困难。视觉语言模型在图像描述、视觉问答等任务上取得显著进展,但在理解目标在三维空间中的位置或空间关系方面仍存在难题。这一研究为视觉语言模型的空间推理能力提供了新的思路,为未来在机器人、图像识别等领域的发展带来了新的可能性。
Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。这一创新产品支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,且在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。想要深入了解Qwen-VL及其强大功能,请访问Qwen-VL网站。
Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具备强大的视觉理解和多模态推理能力。采用Transformer结构,以7B参数规模进行预训练,支持448x448分辨率,能够端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。AIbase拥有一个全面的国内外AI产品数据库,涵盖了超过7000个出色的人工智能网站和产品,覆盖了40多个不同的领域。
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
清华大学智普AI的研究人员开发了一种新的视觉语言模型,名为CogAgent。该模型专门设计用于理解和导航图形用户界面。该模型有可能彻底改变我们与计算机交互的方式。
智谱AI开源了CogAgent,它是一个视觉语言模型,拥有180亿参数规模。该模型在GUI理解和导航方面表现出色,在多个基准测试上取得了SOTA的通用性能。CogAgent还支持OCR相关任务,通过预训练和微调,其能力得到了显著提升。
谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
堪称改变游戏规则的视觉语言模型PaLI-3问世,引得大量科研人员关注。PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型,以更小的体量,更快的推理速度,达到了更强的性能。PaLI-3还未完全开源,但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIPBase、Large和So400M模型。
谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能,引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能,是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向,提供更高效的解决方案。
GoogleResearch和GoogleDeepMind日前发布了名为PaLI-3的新一代视觉语言模型,尽管仅拥有50亿参数,但其性能令人瞩目。与体积大10倍的竞争对手相比,PaLI-3在多模态测试中表现出色,能够回答关于图像的问题、描述视频、识别对象和读取图像上的文本。该研究团队表示,PaLI-3的性能表现,尽管仅有50亿参数,重新激发了对复杂VLM核心组成部分的研究兴趣,并有望推动新一代大规模VLM的发展。
在多模态大模型领域,拼参数赢性能的同时,追求参数更小、速度更快、性能更强是另一条研究路径。在大模型时代,视觉语言模型的参数已经扩展到了数百甚至数千亿,使得性能持续增加。表7和表8评估了模型的公平性、偏差和其他潜在问题。
BLIVA是一种视觉语言模型,擅长读取图像中的文本,使其在许多行业的现实场景和应用中发挥作用。加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了BLIVA,这是一种视觉语言模型,旨在更好地处理包含文本的图像。BLIVA有望改善现实世界中的多种应用。
阿里云旗下魔搭社区宣布开源视觉语言模型Qwen-VL。Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发,支持图文输入,具备多模态信息理解能力。该模型的推理速度快,资源消耗相对较低。
prismer是一种视觉语言模型的实现,旨在提供一个具有专家集合的系统。该系统基于PyTorch1.13开发,使用了Huggingface的加速工具包,支持多节点多GPU的训练。抵制无益的意见研究结果进一步表明,当噪声预测专家加入时,Prismer的性能是稳定的。
InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型,专注于自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能理解传统的视觉语言能从各种输入构建交织的文本图像内容,实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2的产品特色自由形式文本图像合成文本图像理解多模态内容创作为了获取更多详细信息并开始您的文本图像合成之旅,请访问InternLM-XComposer2官方网站。
人工智能领域一直将视觉和语言的无缝整合作为关注焦点,特别是在大型语言模型的出现下,该领域取得了显著进展。对于多模态AGI系统言,发展视觉和视觉语言基础模型仍有待迎头赶上。该研究有助于推动多模态大型模型的发展,潜在地重塑人工智能和机器学习的未来格局。
北京大学和中山大学等机构的研究者提出了一种名为Chat-UniVi的视觉语言大模型,实现了统一的视觉表征,使其能够同时处理图片和视频任务。这一框架的独特之处在于,它不仅在深度学习任务中表现卓越仅需短短三天的训练时间,就能够训练出具有130亿参数的通用视觉语言大模型。Chat-UniVi的提出为视觉语言模型的研究领域带来了新的思路,通过统一的视觉表征实现了对多模态数据的高效处理,为深度学习模型的训练和推理提供了更加便捷和经济的解决方案。
最近,来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA,使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能,并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这些结果证明了联合图片和视频一起训练能够促进LLM理解视觉表示。
人工智能领域的趋势是采用预训练、可调整表示的方法,为各种应用提供任务不可知的优势。与此趋势相呼应,微软研究推出了Florence-2,这是一款灵活的视觉基础模型,通过统一提示式表示成功应对了计算机视觉中的挑战。如果您喜欢他们的工作,请查看论文,并加入他们的社交媒体群体,获取最新的人工智能研究新闻和有趣的项目。
中国研究人员介绍了一款名为CogVLM的强大开源视觉语言基础模型。该模型在视觉和语言信息的深度整合方面取得了显著的进展,通过引入可训练的视觉专家,在VLM预训练过程中提高了语言模型的视觉理解能力。CogVLM作为一款强大的开源视觉语言基础模型,通过创新的训练方法和深度整合策略,成功提高了视觉理解能力,为跨模态任务的性能提升开辟了新的途径。
人工智能如何读懂漫画二次元世界中的人? 动漫中的“日式视觉语言”,人工智能也看脸。
“Metro”作为一种新的设计语言出现在移动终端中,更像是一种现象的延续,记得曾看过一篇Creative Review 的文章“The New Ugly”。我们不是在这里崇拜丑陋主义,但这种思潮却在近些年不断地影响着整个设计界,包括伦敦2012年奥运会标志,WACOM的新标志,纽约出租车标志
当你第一眼看到Windows Phone 7界面视觉的那一刻,你的第一感觉是是什么?从没有过的简单极致让你眼前一亮?还是平面色块的堆砌让你不禁失望仅此而已?当然,有赞扬,必然也有批评,但是,这些都不是重点,面对这以Metro命名的全新视觉语言,我更想说的是这种全新语言的
来自谷歌、CMU的研究发现,语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型,主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer,采用无查找量化和增强功能的设计,研究者成功改进了图像和视频生成的质量,超越了现有技术。通过这一研究,我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力,以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。
百度正在加速训练文心大模型4.0,并计划在10月17日的百度世界大会上发布。这一新版本将是文心大模型3.5的重要升级,重点提升基础模型能力,尤其在逻辑推理、代码和数学等方面取得显著进展。GoogleDeepMind提出DRaFT算法以高效优化扩散模型GoogleDeepMind最新提出的DRaFT算法用于高效优化扩散模型,提高了文本到图像生成等实际应用的效率和性能,成为机器学习领域的有价值工具�
自2012年以来,Be+My+Eyes一直在为超过2.5亿的盲人或低视力者群体创建技术。这家丹麦初创公司将盲人或低视力者与志愿者联系起来,帮助他们完成数百项日常生活任务,如识别产品或导航到机场。就像其现有的志愿者服务一样,该工具对所有使用+Be+My+Eyes+应用程序的盲人和低视力社区成员免费。