Oct, 2023

VLIS: 单模态语言模型指导多模态语言生成

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TL;DR多模态语言生成领域中，我们引入了 VLIS，这是一个新的框架，将视觉语言模型的视觉调节能力与纯文本语言模型的语言理解相结合，通过提取图像和文本之间的点对互信息，并将其作为重要性抽样权重来调整基于文本的模型的标记生成概率，从而在共识理解和复杂文本生成任务上提升了视觉语言模型的性能。VLIS 代表了多模态语言生成的一个有前途的新方向。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    Mar, 2022

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    Nov, 2022

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    Feb, 2024

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    提出了一种名为 Veagle 的新方法，通过在现有模型中增强多模态能力，利用动态机制将编码的视觉信息直接投射到语言模型中，从而在视觉问题回答和图像理解等任务中表现出具有显著优势的 5-6% 的改进。

    Jan, 2024

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    Feb, 2023

  • 迷失在翻译中：当 GPT-4V (ision) 无法与文字心有灵犀。VLLMs 及更多的视觉语言一致性分析

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    Oct, 2023

  • InternVL：扩展视觉基础模型并对通用视觉语言任务进行对齐

    通过设计大规模的视觉语言基础模型 (InternVL)，其参数规模扩展到 60 亿，并逐步与大型语言模型对齐，该研究旨在推动视觉与视觉语言基础模型的发展与应用，以实现视觉感知任务的最新性能、多模式对话系统的构建和与大型语言模型的链接。

    Dec, 2023

  • 视觉语言建模简介

    扩展到视觉领域的大型语言模型（LLMs）的应用将显著影响我们与技术的关系，但需要解决一些可靠性挑战。本文介绍了视觉语言模型（VLM）以及其工作原理、训练方法和评估方法，并讨论了将其扩展到视频领域的问题。

    May, 2024

  • 通过视觉语言知识蒸馏实现在 CLIP 上的多模态生成

    通过视觉 - 语言知识蒸馏 (VLKD) 增强双流 VLP 模型，使其具有多模态生成能力，实现开放式视觉问答和图像字幕等多模态生成任务的强零 - shot 性能。

    Mar, 2022