[特殊字符]本地部署谷歌PaliGemma 2 mix视觉大模型！轻松识别图像！支持标记物体位置！支持ORC提取文字内容！支持自然语言问答、文档理解、视觉问答！5分钟带你掌握本地部署全流程！

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🚀简介

PaliGemma 2 mix是Google最新发布的视觉语言模型(VLM),是PaliGemma 2系列的一个重要组成部分。这个模型在多种视觉语言任务上进行了微调,可以直接用于多种应用场景。

PaliGemma 2 mix代表了视觉语言模型的最新进展,为多模态AI应用开辟了新的可能性。它的多功能性和即插即用特性使其成为研究和实际应用的理想选择。

模型架构与特点

PaliGemma 2 mix基于两个关键技术:

1. SigLIP视觉编码器:处理图像和视频等视觉数据
2. Gemma 2语言模型:处理多语言文本理解和生成

这两个组件共同构成了一个强大的视觉语言模型,能够无缝地解释和连接视觉与文本信息。

主要特点包括:

• 多种规模: 提供3B、10B和28B参数的版本,适应不同的计算资源需求
• 多分辨率支持: 支持224x224、448x448和896x896等多种图像输入分辨率,适用于不同的任务需求
• 多语言能力: 继承自Gemma 2,具有强大的多语言处理能力
• 即插即用: 经过多任务微调,可以直接使用,无需额外训练

支持的任务

PaliGemma 2 mix能够执行多种视觉语言任务,包括但不限于:

• 图像和短视频字幕生成
• 视觉问答
• 光学字符识别(OCR)
• 对象检测和分割
• 文档理解(如图表和图解分析)
• 科学问题回答

使用方法

PaliGemma 2 mix支持开放式提示和特定任务前缀两种使用方式:

1. 开放式提示: 直接使用自然语言描述任务,模型会自动理解并执行相应操作
2. 任务前缀: 使用特定格式的前缀来指定任务类型,如"caption {lang}"用于生成图像描述

对于对象检测和图像分割任务,仍需使用特定的任务前缀:

• "detect {object description}": 用于对象检测
• "segment {object description}; {object description}": 用于图像分割

性能对比

在各