多模态视觉大模型的架构

多模态

类型1: 输入与输出模态不同
类型2:多模态输入
类型3:多模态输出

在这里插入图片描述

多模态网络的要素

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考文献: Awais M, Naseer M, Khan S, et al. Foundational models defining a new era in vision: A survey and outlook. arXiv, 2023.

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)

在这里插入图片描述

参考文献:Radford A, Kim J W, Hallacy C, et al. Learning transferable visual models from natural language supervision. ICML, 2021.

GLIP(Grounded Language-image pre-training)

在这里插入图片描述

Flamingo

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考文献: Alayrac J B, Donahue J, Luc P, et al. Flamingo: a visual language model for few-shot learning. NIPS, 2022.

多模态视觉对话效果:
在这里插入图片描述

LLaVA

网络结构:
在这里插入图片描述
参考文献:Liu H, Li C, Wu Q, et al. Visual instruction tuning. arXiv, 2023.

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Terrence Shen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值