BLIP-3极大地简化了BLIP-2的框架，使用一个简化版的token sampler替代Q-Former，同时统一了不同阶段的训练损失。 另外，BLIP-3使用了更丰富的训练数据，使模型具备in-context learning的能力。

Dru-blip has 10 repositories available. Follow their code on GitHub.

BLIP （Bootstraping language image pre-training） 基本思想 ： 兼顾图文理解和生成的多模态模型（Multimodal mixture of Encoder-Decoder），同时在三个视觉语言目标上联合预训练：图像文本对比学习ITC、图像文本匹配ITM、图像条件语言建模LM；同时提出了一种高效利用网络收集的 ...

BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）模型是一个视觉-语言任务的预训练模型，旨在通过自监督学习技术同时处理视觉和文本信息。 它首次在2021年提出，旨在解决以往视觉-语言 模型 中信息融合效率不高的问题。

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 …

2024年9月8日 · 而CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和BLIP（BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training）是目前在该领域内应用广泛的两个模型。 CLIP模型是一种能够将语言和图像联系起来的预训练模型，它...

2025年1月20日 · BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining）是由Salesforce在2022年提出的多模态预训练模型，它旨在统一视觉语言任务的理解与生成能力，并通过对噪声数据的处理来提高模型性能。

2024年10月21日 · Blip有4个单模态模型要训练，计算量大，那就采用现成的？ 比如image encoder直接用现成的，诸如CLIP的encoder或 ViT large language model怎么办？

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 ...

Contribute to Dru-blip/tasks development by creating an account on GitHub.