BLIP-2：基于BLIP-1架构，利用已有的ViT & LLM（均冻结）+ 一个的轻量 Q-Former 模块做模态融合，大幅降低训练成本。 训练速度：一台16卡 A100(40G)机器，9天 （ViT-g and FlanT5 …

2023年1月30日 · This paper proposes BLIP-2, a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen pre-trained image encoders …

This paper proposes BLIP-2, a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen pre-trained image encoders and frozen large …

BLIP-2的cross-modal alignment包含两个步骤：1）Representation learning：学习Q-Former以提取与文本相关的图像特征；2）Generative learning：将Q-Former提取的特征对齐到文本模态

2023年12月25日 · blip-2是blip-2论文的官方实现，是一种通用且高效的预训练策略，可以轻松地利用预训练视觉模型和大型语言模型（llms）进行语言-图像预训练。 BLIP - 2 在零 - shot VQAv …

BLIP-2 是一种零样本视觉语言模型，可用于各种含图像和文本提示的图像到文本任务。这是一种效果好且效率高的方法，可应用于多种场景下的图像理解，特别是当训练样本稀缺时。 该模型 …

BLIP-2 是一种多模态 Transformer 模型，主要针对以往的视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 模型端到端训练导致计算代价过高的问题。 所以，如果能够使用 预训练好的视觉 …

本文将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型，它支持一整套最先进的视觉语言模型，且已集成入 🤗 Transformers。我们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视 …

BLIP-2，基于现有的图像编码器预训练模型，大规模语言模型进行预训练视觉语言模型；BLIP-2通过轻量级两阶段预训练模型Querying Transformer缩小模态之间gap，第一阶段从冻结图像编 …

2023年2月15日 · BLIP-2 is a zero-shot visual-language model that can be used for multiple image-to-text tasks with image and image and text prompts. It is an effective and efficient …