MiniGPT-V

MiniGPT-v2：大型语言模型作为视觉-语言多任务学习的统一接口

Jun Chen, Deyao Zhu, Xiaoqian Shen, Xiang Li, Zechun Liu, Pengchuan Zhang, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra, Yunyang Xiong☨, Mohamed Elhoseiny☨

☨共同最后作者

MiniGPT-4：利用先进的大型语言模型增强视觉-语言理解

Deyao Zhu*, Jun Chen*, Xiaoqian Shen, Xiang Li, Mohamed Elhoseiny

*共同第一作者

阿卜杜拉国王科技大学

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基于MiniGPT-4的社区努力示例

InstructionGPT-4：用于微调MiniGPT-4的200指令范式 Lai Wei, Zihao Jiang, Weiran Huang, Lichao Sun, Arxiv, 2023
PatFig：为专利图生成短文和长文说明。", Aubakirova, Dana, Kim Gerdes, 和 Lufei Liu, ICCVW, 2023
SkinGPT-4：基于视觉大语言模型的交互式皮肤病诊断系统，Juexiao Zhou 和 Xiaonan He 和 Liyuan Sun 和 Jiannan Xu 和 Xiuying Chen 和 Yuetan Chu 和 Longxi Zhou 和 Xingyu Liao 和 Bin Zhang 和 Xin Gao, Arxiv, 2023
ArtGPT-4：基于适配器增强的MiniGPT-4的艺术视觉-语言理解。", Yuan, Zhengqing, Huiwen Xue, Xinyi Wang, Yongming Liu, Zhuanzhe Zhao, 和 Kun Wang, Arxiv, 2023

新闻

[2023年10月31日] 我们发布了MiniGPT-v2的评估代码。

[2023年10月24日] 我们发布了MiniGPT-v2的微调代码。

[2023年10月13日] 重大更新！我们发布了MiniGPT-v2的第一个主要更新。

[2023年8月28日] 我们现在提供MiniGPT-4的llama 2版本。

在线演示

点击图片与MiniGPT-v2围绕您的图像进行对话

点击图片与MiniGPT-4围绕您的图像进行对话

MiniGPT-v2 示例

MiniGPT-v2演示

MiniGPT-4 示例

更多示例可在项目页面找到。

入门指南

安装

1. 准备代码和环境

通过以下命令克隆我们的仓库，创建Python环境并激活它

git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git
cd MiniGPT-4
conda env create -f environment.yml
conda activate minigptv

2. 准备预训练的LLM权重

MiniGPT-v2基于Llama2 Chat 7B。对于MiniGPT-4，我们有Vicuna V0和Llama 2版本。通过使用git-lfs克隆仓库从以下huggingface空间下载相应的LLM权重。

Llama 2 Chat 7B	Vicuna V0 13B	Vicuna V0 7B
下载	下载	下载

然后，在模型配置文件中将变量llama_model设置为LLM权重路径。

对于MiniGPT-v2，在此处第14行设置LLM路径。
对于MiniGPT-4（Llama2），在此处第15行设置LLM路径。
对于MiniGPT-4（Vicuna），在此处第18行设置LLM路径。

3. 准备预训练模型检查点

下载预训练模型检查点

MiniGPT-v2（第2阶段后）	MiniGPT-v2（第3阶段后）	MiniGPT-v2（在线开发演示）
下载	下载	下载
对于 MiniGPT-v2，在评估配置文件 eval_configs/minigptv2_eval.yaml 的第 8 行设置预训练检查点的路径。

MiniGPT-4 (Vicuna 13B)	MiniGPT-4 (Vicuna 7B)	MiniGPT-4 (LLaMA-2 Chat 7B)
下载	下载	下载

对于 MiniGPT-4，在评估配置文件中设置预训练检查点的路径。Vicuna 版本在 eval_configs/minigpt4_eval.yaml 的第 8 行，LLama2 版本在 eval_configs/minigpt4_llama2_eval.yaml。

本地启动演示

对于 MiniGPT-v2，运行

python demo_v2.py --cfg-path eval_configs/minigptv2_eval.yaml  --gpu-id 0

对于 MiniGPT-4（Vicuna 版本），运行

python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml  --gpu-id 0

对于 MiniGPT-4（Llama2 版本），运行

python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_llama2_eval.yaml  --gpu-id 0

为节省 GPU 内存，LLM 默认以 8 位加载，beam search 宽度为 1。此配置需要约 23G GPU 内存用于 13B LLM，11.5G GPU 内存用于 7B LLM。对于性能更强的 GPU，您可以通过在相关配置文件中将 low_resource 设置为 False 来以 16 位运行模型：

MiniGPT-v2: minigptv2_eval.yaml
MiniGPT-4 (Llama2): minigpt4_llama2_eval.yaml
MiniGPT-4 (Vicuna): minigpt4_eval.yaml

感谢 @WangRongsheng，您还可以在 Colab 上运行 MiniGPT-4。

训练

有关 MiniGPT-4 的训练详情，请查看此处。

有关 MiniGPT-v2 的微调详情，请查看此处。

评估

有关 MiniGPT-v2 的微调详情，请查看此处。

致谢

BLIP2 MiniGPT-4 的模型架构遵循 BLIP-2。如果您之前不了解这个优秀的开源项目，别忘了去看看！
Lavis 本仓库基于 Lavis 构建！
Vicuna Vicuna 仅用 13B 参数就展现出惊人的语言能力，而且它是开源的！
LLaMA 强大的开源 LLaMA 2 语言模型。

如果您在研究或应用中使用 MiniGPT-4/MiniGPT-v2，请使用以下 BibTeX 进行引用：

@article{chen2023minigptv2,
      title={MiniGPT-v2: large language model as a unified interface for vision-language multi-task learning}, 
      author={Chen, Jun and Zhu, Deyao and Shen, Xiaoqian and Li, Xiang and Liu, Zechu and Zhang, Pengchuan and Krishnamoorthi, Raghuraman and Chandra, Vikas and Xiong, Yunyang and Elhoseiny, Mohamed},
      year={2023},
      journal={arXiv preprint arXiv:2310.09478},
}

@article{zhu2023minigpt,
  title={MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models},
  author={Zhu, Deyao and Chen, Jun and Shen, Xiaoqian and Li, Xiang and Elhoseiny, Mohamed},
  journal={arXiv preprint arXiv:2304.10592},
  year={2023}
}