多模态大模型

手搓多模态-05 transformer编码层前面我们已经实现一个图像嵌入层和顶层的模型调度：这里我们传入一个图像数据集，它会先通过SiglipVisionEmbeddings 把图像编码成嵌入向量，但此时的向量还不是上下文相关的，所以我们加入了一个SiglipEncoder层来做注意力嵌入，嵌入完了之后通过归一化即可返回一个图像的上下文相关的嵌入向量。有关图像嵌入部分和归一化部分之前已经提及了。这里我们着重于实现transformer的注意力层。

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。

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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。

我爱学Python!

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