关键词 "视觉问答" 的搜索结果, 共 2 条, 只显示前 480 条
视觉语言模型(VLM),基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作,如放大图像区域或选择视频帧,更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法,基于指令调优让模型熟悉视觉操作,用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩,显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
LLaDA-V是中国人民大学高瓴人工智能学院、蚂蚁集团推出的多模态大语言模型(MLLM),基于纯扩散模型架构,专注于视觉指令微调。模型在LLaDA的基础上,引入视觉编码器和MLP连接器,将视觉特征映射到语言嵌入空间,实现有效的多模态对齐。LLaDA-V在多模态理解方面达到最新水平,超越现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。 LLaDA-V的主要功能 图像描述生成:根据输入的图像生成详细的描述
只显示前20页数据,更多请搜索