ViP-LLaVA: 让大型多模态模型理解任意视觉提示

RayRay
ViP-LLaVA视觉语言模型多模态模型视觉提示CVPR2024Github开源项目

ViP-LLaVA: 让大型多模态模型理解任意视觉提示

在人工智能快速发展的今天,多模态模型正逐渐成为研究的热点。这些模型能够同时处理文本、图像等多种形式的信息,为人机交互带来了更多可能性。然而,现有的多模态模型在处理特定区域的理解方面仍存在不足,尤其是在用户友好的视觉提示方面。为了解决这一问题,来自威斯康星大学麦迪逊分校和Cruise LLC的研究团队提出了一种创新的方法 - ViP-LLaVA (Visual Prompting Large Language-and-Vision Assistant)。

ViP-LLaVA的创新之处

ViP-LLaVA的核心创新在于其能够理解和处理任意形式的视觉提示。传统的多模态模型主要关注整体图像的理解,而ViP-LLaVA则能够精确地识别和分析图像中的特定区域。这一突破性的特性使得用户可以通过直观的方式与模型进行交互,例如使用"红色边界框"或"箭头指向"等自然提示来标记感兴趣的区域。

ViP-LLaVA架构图

如上图所示,ViP-LLaVA采用了一种简洁而有效的设计。它直接将视觉标记叠加到原始RGB图像上,无需复杂的区域编码。这种方法不仅简化了模型结构,还在区域理解任务上取得了最先进的性能,如Visual7W、PointQA和Visual Commonsense Reasoning基准测试。

ViP-LLaVA的训练过程

ViP-LLaVA的训练过程分为三个阶段:

  1. 特征对齐阶段: 使用LAION-CC-SBU数据集的558K子集,将冻结的预训练视觉编码器与冻结的语言模型连接起来。

  2. 视觉指令调优阶段: 利用665K图像级指令数据和520K区域级指令数据进行训练,其中包含了各种视觉提示。

  3. GPT-4V数据微调: 使用GPT-4V生成的数据进行进一步的微调,提高模型的对话能力。

在训练过程中,研究团队使用了8种不同的视觉提示,包括掩码轮廓、椭圆、边界框、三角形、涂鸦、点、箭头和掩码。这些提示不仅形状多样,还具有不同的颜色、透明度、宽度、比例和方向,以增强模型的泛化能力。

ViP-Bench: 全面评估视觉提示理解能力

为了全面评估多模态模型理解视觉提示的能力,研究团队还开发了ViP-Bench基准测试。这是首个零样本区域级基准测试,包含303个样本,评估了6种能力:识别、OCR、知识、数学、对象关系推理和语言生成。ViP-Bench提供了两种格式:边界框格式和人工注释的任意视觉提示格式。

ViP-Bench示例

在ViP-Bench上的测试结果显示,ViP-LLaVA在开源模型中取得了最佳性能。虽然GPT-4V仍然是零样本视觉提示理解方面最强大的多模态模型,但ViP-LLaVA展现出了令人印象深刻的表现。相比之下,许多专注于区域特定任务的多模态模型,如Kosmos-2,甚至表现不如图像级多模态模型。

ViP-LLaVA的应用前景

ViP-LLaVA的出现为多模态AI领域带来了新的可能性。它能够理解和处理各种视觉提示,这一特性在许多实际应用中都具有重要意义:

  1. 智能图像编辑: 用户可以通过简单的视觉标记来指定需要编辑的区域,ViP-LLaVA能够精确理解并执行相应的操作。

  2. 医疗图像分析: 在医疗影像诊断中,医生可以使用各种视觉提示来标记感兴趣的区域,ViP-LLaVA可以提供更精确的分析和建议。

  3. 自动驾驶: 在自动驾驶场景中,ViP-LLaVA可以更好地理解和分析道路上的各种视觉信息,提高安全性。

  4. 教育辅助: 在在线教育平台中,教师可以使用视觉提示来强调重要内容,ViP-LLaVA可以为学生提供更精确的解释和指导。

  5. 视觉问答系统: ViP-LLaVA可以大大提升视觉问答系统的性能,使其能够回答更加具体和复杂的问题。

结语

ViP-LLaVA的出现标志着多模态AI领域的一个重要里程碑。它不仅提高了模型理解和处理视觉信息的能力,还为人机交互提供了更加直观和自然的方式。随着技术的不断发展,我们可以期待看到更多基于ViP-LLaVA的创新应用,这将进一步推动AI技术在各个领域的应用和发展。

研究团队已经将ViP-LLaVA的代码、数据和模型公开,鼓励更多研究者和开发者参与到这一领域的探索中来。相信在不久的将来,我们将看到更多基于视觉提示的智能应用,为我们的生活带来更多便利和可能性。

项目GitHub链接 在线演示

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多