GroundingGPT：语言增强的多模态接地模型技术文档

GroundingGPT：语言增强的多模态接地模型技术文档

GroundingGPT [ACL 2024] GroundingGPT: Language-Enhanced Multi-modal Grounding Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GroundingGPT

概述

GroundingGPT 是一个端到端的多模态接地模型，专为精确理解跨图像、音频、视频等多模态输入而设计。本项目旨在解决数据有限的问题，并通过构建多样化、高质量的多模态训练数据集来推进该领域的进步。论文已被ACL 2024接收，详细信息可从项目页面获取。

安装指南

确保你的系统已安装Python 3.10，并准备好使用Conda环境进行管理。按照以下步骤安装GroundingGPT：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/lzw-lzw/GroundingGPT.git
   

2. 进入项目目录并创建Conda环境：

   cd GroundingGPT
   conda create -n groundinggpt python=3.10 -y
   conda activate groundinggpt
   

3. 安装依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 因为特定需求，还需要额外安装flash-attn：

   pip install flash-attn --no-build-isolation
   

项目使用说明

训练模型准备

• 将预训练检查点置于./ckpt目录下。
• 对于ImageBind模型，下载imagebind_huge.pth存放在./ckpt/imagebind。
• 对于blip2模型，下载blip2_pretrained_flant5xxl.pth放到./ckpt。

训练数据集准备

遵循各数据集的官方指南准备相应的数据，例如LLaVA、COCO、GQA等，它们分别存储在dataset目录下的相应子目录内。

开始训练

参照项目中的具体脚本或文档启动训练流程，通常涉及指定正确的配置文件和路径参数。

推理与应用

• 首先下载GroundingGPT-7B模型，更新GroundingGPT/lego/serve/cli.py中的model_path。
• 运行推理命令：

  python3 lego/serve/cli.py
  

若要启动Gradio界面演示，则需修改GroundingGPT/lego/serve/gradio_web_server.py中的模型路径后执行：

python3 lego/serve/gradio_web_server.py

注意事项与声明

本项目原名包含“LEGO”，现更改为GroundingGPT，特此澄清与乐高集团无任何关联。正确引用本项目时，请参考提供的BibTeX格式进行文献引用。

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以上即为GroundingGPT的简要技术文档，包含了基本的安装指引、使用说明以及简单的应用步骤。通过遵循这些步骤，用户应能够顺利地部署、训练及利用GroundingGPT进行多模态数据处理与分析。

GroundingGPT [ACL 2024] GroundingGPT: Language-Enhanced Multi-modal Grounding Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GroundingGPT