mPLUG-Owl学习资料汇总 - 强大的多模态大语言模型家族

mPLUG-Owl简介

mPLUG-Owl是由阿里巴巴达摩院开发的一系列多模态大语言模型,旨在赋予大语言模型多模态能力。该系列目前包括三个版本:

• mPLUG-Owl: 通过模块化学习为大语言模型赋予多模态能力
• mPLUG-Owl2: 革新多模态大语言模型,实现模态协作
• mPLUG-Owl3: 面向长图像序列理解的多模态大语言模型

mPLUG-Owl系列模型在指令理解、视觉理解、多轮对话和知识推理等方面展现出色的能力。

官方资源

• GitHub仓库: https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl
• 在线演示: https://www.modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl

模型下载

• mPLUG-Owl3: HuggingFace
• mPLUG-Owl2.1 (中文增强版): HuggingFace

相关论文

1. mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality
2. mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration
3. mPLUG-Owl3: (论文待发布)

使用教程

1. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载预训练模型

3. 运行示例代码:

   from mplug_owl import MplugOwlForConditionalGeneration, MplugOwlImageProcessor, MplugOwlTokenizer
   
   # 加载模型和处理器
   model = MplugOwlForConditionalGeneration.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b")
   image_processor = MplugOwlImageProcessor.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b")
   tokenizer = MplugOwlTokenizer.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b")
   
   # 准备输入
   image = Image.open("example.jpg")
   prompt = "Describe this image in detail."
   inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
   
   # 生成文本
   output = model.generate(**inputs, prompt=prompt)
   
   # 解码输出
   generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
   print(generated_text)
   

社区资源

• Hugging Face Space: https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl

最新动态

• 2024.08.12: 发布mPLUG-Owl3
• 2024.04.05: mPLUG-Owl2被CVPR 2024接收为Highlight论文
• 2024.02.01: 发布mPLUG-Owl2.1中文增强版

mPLUG-Owl作为一个强大的多模态大语言模型家族,正在不断发展和进步。欢迎关注官方GitHub仓库以获取最新更新和信息。如果您对mPLUG-Owl有任何问题或建议,也可以在GitHub上提出issue或参与讨论。