Jun, 2024

超高像素大型多模态模型

TL;DR高分辨率是大型多模式模型(LMMs)的基础,本论文提出了一种新的框架和优化策略,通过混合适配器从全局视图中提取上下文信息,并引入可学习的查询嵌入来减少图像标记,同时通过相似性选择器选择用户问题的关键标记,实现更好的性能表现。此外,通过交替训练的方式平衡学习全局和局部方面,并引入高要求图像细节的数据集来增强局部压缩层的训练,提出的方法在各项基准测试中表现出优异性能。