多模态大模型

通向AGI的未来之路！首篇2D/视频/3D/4D统一生成框架全景综述(港科大&中山等)文章链接： https://arxiv.org/pdf/2503.04641理解并复现现实世界是人工通用智能（AGI）研究中的一个关键挑战。为实现这一目标，许多现有方法（例如世界模型）旨在捕捉支配物理世界的基本原理，从而实现更精确的模拟和有意义的交互。然而，当前的方法通常将不同模态（包括2D（图像）、视频、3D和4D表示）视为独立领域，忽略了它们之间的相互依赖性。此外，这些方法通常专注于现实的孤立维度，而没有系统地整合它们之间的联系。在本综述中，我们提出了一种多模态生成模型的统一综述，探讨了现实世界模拟中

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InternVL：论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)更多内容：XiaoJ的知识星球图1. 不同视觉和视觉语言基础模型的比较。(a) 表示传统的视觉基础模型，例如 ResNet 在分类任务上预先训练。

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LLM2CLIP论文学习笔记：强大的语言模型解锁更丰富的视觉表征今天分享的一篇论文《LLM2CLIP: P OWERFUL L ANGUAGE M ODEL U NLOCKS R ICHER V ISUAL R EPRESENTATION》， 2024年9月微软和同济大学的一篇paper，是多模态领域的一篇工作，主要探索了如何将大模型融合到Clip模型里面来进一步提高视觉表征的性能。在本文中，提出了一种新颖的方法LLM2CLIP，它利用LLMs的力量来解锁CLIP的潜力。通过对LLM在说明文空间内进行对比学习微调，将它的文本能力提取到输出embedding中，大大提

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DetToolChain: A New Prompting Paradigm to Unleash Detection Ability of MLLM论文解读感觉好久都没有写个一篇论文解读了，刚好此篇论文激发MLLM模型的检测能力。我也想一探究竟，因此我给出此篇论文的解读。我们提出了DetToolChain，这是一种新的提示范式，旨在释放多模态大语言模型（MLLMs），如GPT-4V和Gemini的零样本目标检测能力。我们的方法包含一个受高精度检测先验启发的检测提示工具包，以及一个新的思维链来实现这些提示。具体来说，工具包中的提示被设计用来引导MLLM关注区域信息（例如，放大），按照测量标准读取坐标（例如，叠加尺子和圆规），并从上下文信息中推断（例如，叠加场景

Large-Vision-Language-Models-LVLMs--info：deepseek-vl模型

LLM - 多模态大模型的开源评估工具 VLMEvalKit 部署与测试教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/144353087

自回归和Rectified Flow完美融合统一多模态理解和生成！DeepSeek&北大等开源JanusFlow论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.07975 github链接：https://github.com/deepseek-ai/Janus

BLIP-2模型的详解与思考BLIP-2模型的整个框架与BLIP比较来看相对抽象，具体如下所示：从BLIP-2模型的整个框架爱上看，BLIP-2由这么几个部分组成，图像输入了图像编码器（Image Encoder），得到的结果与文本（Text）在Q-Former（BERT初始化）里进行融合，最后送入LLM模型，进行文本的生成。

LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 Qwen2-VL SFT(LoRA) 图像数据集教程 (2)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143725947

大模型学习笔记------BLIP模型详解与思考在上两篇文章中讲到了CLIP模型的主要应用与一些思考，本文的BLIP模型对CLIP模型的一个增强版本，能够更好地处理复杂的视觉和语言结合的任务，推动了多模态学习的发展。我认为比较重要的不同主要体现在如下两个方面：

多模态大模型微调实践！PAI+LLaMA Factory搭建AI导游一、引言AI的快速发展推动了各行各业的智能化转型和创新，随之而来的是对AI应用的迫切需求。如何微调大模型、高效搭建AI应用成为了开发者们广泛关注的技术方向。阿里云人工智能平台PAI，联合开源低代码大模型微调框架LLaMA Factory ，共同打造多模态大模型微调训练最佳实践，通过微调 Qwen2-VL 模型，快速搭建文旅领域知识问答机器人，带您开启AI创新与应用之旅，点击阅读原文可马上体验～

多模态PaliGemma——Google推出的基于SigLIP和Gemma的视觉语言模型本文怎么来的呢？其实很简单，源于上一篇文章《π0——用于通用机器人控制的流匹配VLA模型：一套框架控制7种机械臂(改造了PaliGemma和ACT的3B模型)》中的π0用到了PaliGemma

《Qwen2-VL》论文精读【上】：发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当1、论文地址Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perception of the World at Any Resolution 2、Qwen2-VL的Github仓库地址

基于华为昇腾910B，实战InternVL2-8B模型推理基于华为昇腾910B，实战InternVL2-8B模型推理本文将带领大家基于启智平台，使用 LMDeploy 推理框架在华为昇腾 910B 上实现 InternVL2-8B 模型的推理。

使用InternVL、LMDeploy和GTE搭建多模态RAG系统如何将视觉大模型（VLM）与多模态RAG 结合起来，创建服装搜索和搭配推荐！本文展示了InternVL模型在分析服装图像和提取颜色、款式和类型等关键特征方面的强大功能。

LLM - 配置 ModelScope SWIFT 测试 Qwen2-VL 模型推理(Infer) 教程 (1)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142827217

不可错过！CMU最新《生成式人工智能大模型》课程：从文本、图像到多模态大模型从生成图像和文本到生成音乐和艺术，生成模型一直是人工智能的关键挑战之一。本课程将探讨推动生成模型和基础模型（Foundation Models）最近进展的机器学习和人工智能技术。学生将学习、开发并应用最先进的算法，使机器能够生成逼真且富有创意的内容。核心主题包括：学习的基本机制；如何构建生成模型及其他大型基础模型（例如，视觉和语言的 Transformer，扩散模型）；如何训练这些模型（预训练，微调）并有效地调整它们（适配器、上下文学习）；如何扩展到大规模数据集（多 GPU/分布式优化）；如何将现有模型用

Alignment与Correspondence，用于量化衡量MLLM中视觉特征的视觉语义对齐与视觉结构程度的方法在多模态大模型（Multimodal Large Language Model， MLLM）中，视觉特征就像是人的眼睛，而底座的LLM则像是人的大脑，合适的视觉特征的选择通常都是一个MLLM成功的重要一步。本文介绍一种可以用于高效选择合适的视觉特征的方法，如有谬误请见谅并联系指出，本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。

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RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验2.快速开始环节要求CPU >= 4 核RAM >= 16 GBDisk >= 50 GBDocker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

大语言模型(LLM)如何更好地继续预训练（Continue PreTraining）预训练（Pretraining）是一个非常消耗资源的工作，尤其在 LLM 时代。随着LLama2的开源，越来越多人都开始尝试在这个强大的英文基座模型上进行中文增强。但，我们如何才能保证模型在既学到「中文知识」的情况下，又不丢掉原有的「英文知识」