Dec 25, 2023 · BLIP 是 Salesforce 在 2022 年的工作，文章发表在 ICML-2022。 BLIP 统一了视觉语言任务的理解与生成能力，还通过引入 Captioner-Filter 机制减少了监督文本的噪声。 BLIP 在多种视觉语言任务上都获得了 SOTA 的结果，具有很强的迁移能力， 性能 甚至超越了 CLIP。 本文不再按照论文解读的方式逐段记录，只专注于介绍 BLIP 技术本身。 本文参考 《BLIP》-用更干净更多样的数据进行多模态预训练，性能超越CLIP！ 代码已开源！ ，更多参考资料如下： 一. …

BLIP-2 由预训练的Image Encoder，预训练的Large Language Model，和一个可学习的 Q-Former 组成。 Image Encoder：从输入图片中提取视觉特征，尝试了两种网络结构，CLIP 训练的 ViT-L/14和EVA-CLIP训练的 ViT-g/14（去掉了最后一层）。 Large Language Model：大语言模型进行文本生成，尝试了接入decoder-based LLM 和 encoder-decoder-based LLM两种结构。 Q-Former：弥补视觉和语言两种模态的modality gap，可以理解为固定图像编码器和固定LLM之 …

BLIP-2的核心创新点有二，其一是设计了一个轻量架构 QFormer （querying transformer）来建立图像-文本的桥梁，其二是设计了一种二阶段预训练范式实现高效训练，实现将目前的视觉backbone与LLM模型链接起来。 InstructBLIP的核心创新点在于系统的研究了vision-language的intruction tuning技术方法。 并设计了一种instruction-aware的特征提取方式来增强多模态模型的能力。 目前VLP（vision-language pre-training）数据集大多是网络爬取而来（称之为web …

Jan 28, 2022 · In this paper, we propose BLIP, a new VLP framework which transfers flexibly to both vision-language understanding and generation tasks. BLIP effectively utilizes the noisy web data by bootstrapping the captions, where a captioner generates synthetic captions and a filter removes the noisy ones.

A list of all game blips as of build 3258 are shown below. SET_BLIP_AS_FRIENDLY is the native used to toggle friendly and enemy flags. Used in decompiled scripts with friendly and enemy …

BLIP 是一种多模态 Transformer 模型，主要针对以往的视觉语言训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 框架的两个常见问题： 大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或者基于生成的任务方面表现出色，很少有可以兼顾的模型。 大多数现有的预训练模型为了提高性能，使用从网络收集的嘈杂图像-文本对扩展数据集。 这样虽然提高了性能，但是很明显这个带噪声的监督信号肯定不是最优的。 BLIP 这种新的 VLP 框架可以灵活地在视觉理解任务上和生成任务上面迁 …

Oct 1, 2023 · BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models. BLIP2大概由这么几个部分组成，图像（Image）输入了图像编码器（Image Encoder），得到的结果与文本（Text）在Q-Former（BERT初始化）里进行融合，最后送入LLM模型。 为了融合特征，引入了Learned Query。 可以看到这些Query通过Cross-Attention与图像的特征交互，通过Self-Attention与文本的特征交互。

BLIP是一个全新的VLP框架，与现有的方法相比，能够覆盖范围更广的下游任务。 BLIP分别从模型和数据的角度引入了两点创新： 1、编码器-解码器的多模态混合（MED, Multimodal mixture of Encoder-Decoder），一个全新的模型架构，能够有效地进行多任务预训练和灵活的迁移学习。 一个MED可以作为一个单模态编码器（unimodal encoder），或是基于图像的文本编码器（image-grounded text encoder），或是基于图像的文本解码器（image-grounded text decoder）。

Apr 18, 2023 · BLIP-2是一个创新的预训练框架，利用冷冻图像编码器和大型语言模型引导视觉语言学习。 它通过两阶段预训练，首先进行视觉和语言表示学习，然后进行视觉到语言的生成学习。 模型在零样本VQAv2上表现出色，且参数更少。 BLIP-2展示了在推理过程中遵循自然语言指令的图像到文本生成能力，为构建多模态对话系统提供突破性技术。 由于大规模模型的端到端的训练，视觉与语言的 预训练模型 的成本越来越高。 本文提出了BLIP-2，这是一种通用的有效的预 …

BLIP (Bootstrapping Language-Image Pretraining)是 salesforce 在2022年提出的多模态框架，是理解和生成的统一，引入了跨模态的编码器和解码器，实现了跨模态信息流动，在多项视觉和语言任务取得SOTA。 在AIGC中通常用来给图像生成prompt，好的prompt对交叉注意力的微调非常关键，例如ControlNet中的Automatic Prompt就是BLIP生成的。 为什么叫Bootstrapping，是因为训练数据来自网络图文对，包含大量噪声，所以 增加了一个在线数据打标签和清理的任务，把处 …