#ViP-LLaVA

ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调，该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench，这是首个零样本区域级基准，用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示，为视觉语言模型研究提供了有力支持。

ViP-LLaVA-7B是一个开源的聊天机器人，通过对LLaMA/Vicuna的图像与区域级指令数据进行微调，采用transformer架构。其主要用于多模态模型及聊天机器人研究，适合计算机视觉、自然语言处理、机器学习与人工智能领域的研究者及爱好者。该模型于2023年11月完成训练，并在四项学术区域级基准测试中表现优异。

VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制，通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型，VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现，可集成到transformers库中实现图像文本交互，并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。