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Qwen-VL-Chat

多语言视觉对话模型 支持图文交互和物体定位

Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。

项目概述

Qwen-VL-Chat是阿里云研发的视觉语言大模型聊天版本。它作为Qwen系列模型的一员,具备强大的多模态交互能力。该模型可以接收图像、文本和检测框作为输入,并输出对应的文本和检测框信息。

核心特点

  • 支持多语言对话,可以用中英文等语言与模型进行自然交流
  • 能够处理多图交错对话,支持在一次对话中讨论多个图片
  • 具备中文开放域定位能力,可以根据描述定位图片中的物体位置
  • 拥有细粒度的图像识别和理解能力,能够捕捉图片中的细节信息

技术规格

  • 基于Python 3.8及以上版本开发
  • 依赖PyTorch 1.12及以上版本,推荐使用2.0及以上版本
  • GPU用户建议使用CUDA 11.4及以上版本

量化版本

  • 提供Int4量化版本(Qwen-VL-Chat-Int4),具有以下优势:
    • 性能几乎无损,评测效果与原版相当
    • 显存占用更低,仅需原版一半左右空间
    • 推理速度更快,在生成任务中比原版提升约30%

能力评测

在标准评测基准上表现优异:

  • 零样本图像描述能力出色
  • 通用视觉问答效果领先
  • 文本相关视觉问答准确度高
  • 物体定位表现精准

在TouchStone评测中:

  • 覆盖300多张图片和800多道题目
  • 涉及27个不同类别的任务
  • 包含基础属性问答、人物识别、诗歌创作等多样化能力
  • 同时支持中英文评测

应用场景

  • 图文理解与对话
  • 图像描述生成
  • 视觉问答
  • 图像中物体定位
  • 多模态内容创作
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