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可圖大模型

可圖大模型（Kolors）是快手大模型團(tuán)隊(duì)自研打造的文生圖AI大模型

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llava-onevision-1.5 是一款開(kāi)源的先進(jìn)多模態(tài)大模型，憑借高效的訓(xùn)練策略與高質(zhì)量的數(shù)據(jù)構(gòu)建，在性能、成本控制和可復(fù)現(xiàn)性方面表現(xiàn)出色。該模型采用自研的 rice-vit 視覺(jué)編碼器，融合了2d旋轉(zhuǎn)位置編碼與區(qū)域感知注意力機(jī)制，支持可變分辨率輸入，顯著增強(qiáng)了對(duì)圖像中對(duì)象及文字（ocr）的理解能力。語(yǔ)言部分基于強(qiáng)大的 qwen3 模型，通過(guò)三階段漸進(jìn)式訓(xùn)練流程——包括語(yǔ)言-圖像對(duì)齊、高質(zhì)量知識(shí)中期預(yù)訓(xùn)練以及視覺(jué)指令微調(diào)——實(shí)現(xiàn)深度跨模態(tài)融合。訓(xùn)練過(guò)程中引入離線并行數(shù)據(jù)打包與混合并行技術(shù)，大幅提升計(jì)算資源利用率和顯存效率。在數(shù)據(jù)層面，構(gòu)建了包含8500萬(wàn)樣本的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，采用“概念均衡”采樣策略，覆蓋多樣化來(lái)源；同時(shí)打造了2200萬(wàn)條指令微調(diào)數(shù)據(jù)，涵蓋八大任務(wù)類(lèi)別，并經(jīng)過(guò)多源聚合與格式標(biāo)準(zhǔn)化處理。llava-onevision-1.5 在多項(xiàng)多模態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，具備低成本部署潛力，且全鏈路開(kāi)放，提供完整的代碼、數(shù)據(jù)與模型權(quán)重，助力研究者和開(kāi)發(fā)者輕松復(fù)現(xiàn)與二次開(kāi)發(fā)。

LLaVA-OneVision-1.5的核心功能

• 多模態(tài)理解與生成：能夠綜合處理圖像與文本信息，生成連貫、準(zhǔn)確的自然語(yǔ)言響應(yīng)，支持復(fù)雜推理與內(nèi)容生成。
• 視覺(jué)問(wèn)答（VQA）：根據(jù)圖像內(nèi)容回答用戶提出的問(wèn)題，適用于物體識(shí)別、屬性判斷、場(chǎng)景解析等多種視覺(jué)理解任務(wù)。
• 圖像描述生成：為輸入圖像自動(dòng)生成詳盡、語(yǔ)義豐富的描述文本，提升圖像可訪問(wèn)性與信息傳達(dá)效率。
• 指令遵循能力：精準(zhǔn)理解并執(zhí)行多輪或多步驟指令，支持圖像編輯建議、信息提取、分類(lèi)等多樣化操作。
• 跨模態(tài)檢索：實(shí)現(xiàn)文本到圖像或圖像到文本的高效檢索，滿足內(nèi)容搜索與匹配需求。
• 長(zhǎng)尾概念識(shí)別：對(duì)低頻出現(xiàn)的對(duì)象或抽象概念仍具備良好識(shí)別能力，增強(qiáng)模型在真實(shí)場(chǎng)景中的泛化表現(xiàn)。
• 多語(yǔ)言支持：支持多種語(yǔ)言的輸入與輸出，具備基礎(chǔ)的跨語(yǔ)言多模態(tài)理解與生成能力。
• 知識(shí)增強(qiáng)推理：通過(guò)引入富含常識(shí)與專業(yè)知識(shí)的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的邏輯與推理水平。
• 高效訓(xùn)練與開(kāi)放復(fù)現(xiàn)：采用優(yōu)化的數(shù)據(jù)流水線與分布式訓(xùn)練策略，降低訓(xùn)練開(kāi)銷(xiāo)，并公開(kāi)全部資源，便于社區(qū)復(fù)現(xiàn)與擴(kuò)展。

LLaVA-OneVision-1.5的技術(shù)架構(gòu)

• 視覺(jué)編碼器設(shè)計(jì)：采用自主研發(fā)的 RICE-ViT（Region-aware Cluster Discrimination Vision Transformer），結(jié)合區(qū)域感知注意力機(jī)制與統(tǒng)一區(qū)域簇判別損失函數(shù)，強(qiáng)化局部語(yǔ)義建模能力，兼容不同分辨率輸入。
• 特征對(duì)齊投影器：使用多層感知機(jī)（MLP）結(jié)構(gòu)將視覺(jué)特征映射至語(yǔ)言模型的嵌入空間，確保圖像與文本表征的有效對(duì)齊。
• 語(yǔ)言主干模型：以 Qwen3 作為核心語(yǔ)言模型，提供強(qiáng)大的上下文理解與文本生成能力，支撐復(fù)雜的多模態(tài)交互任務(wù)。
• 三階段訓(xùn)練范式：依次經(jīng)歷語(yǔ)言-圖像對(duì)齊預(yù)訓(xùn)練、知識(shí)增強(qiáng)中期訓(xùn)練和視覺(jué)指令微調(diào)，逐步深化模型的跨模態(tài)理解與任務(wù)適應(yīng)能力。
• 離線并行數(shù)據(jù)處理：利用特征驅(qū)動(dòng)的“概念均衡”策略構(gòu)建大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并通過(guò)離線并行打包減少填充（padding）浪費(fèi)，提高訓(xùn)練吞吐量。
• 混合并行訓(xùn)練架構(gòu)：集成張量并行、流水線并行與序列并行技術(shù)，配合長(zhǎng)上下文優(yōu)化手段，顯著提升大規(guī)模訓(xùn)練的穩(wěn)定性與效率。
• 數(shù)據(jù)工程體系：構(gòu)建高質(zhì)量、多樣化的85M預(yù)訓(xùn)練與22M指令微調(diào)數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)多源整合、格式歸一化與安全過(guò)濾，保障數(shù)據(jù)可靠性與模型安全性。

LLaVA-OneVision-1.5的官方資源鏈接

• Github項(xiàng)目地址：http://ipnx.cn/link/97652673df105b7ad2ba940585e53500
• HuggingFace模型主頁(yè)：http://ipnx.cn/link/105dce1d1aed88877f7b1097e978f99e
• arXiv論文鏈接：http://ipnx.cn/link/5f795ee135dd0eab5014a56ff3e47df7
• 在線Demo體驗(yàn)平臺(tái)：http://ipnx.cn/link/ff051a2ee798b928b05590a311d0c44b

LLaVA-OneVision-1.5的實(shí)際應(yīng)用方向

• 智能客服系統(tǒng)：結(jié)合用戶上傳的截圖或照片，自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題并提供精準(zhǔn)解答，提升服務(wù)效率與用戶體驗(yàn)。
• 創(chuàng)意內(nèi)容生成：輔助圖文內(nèi)容創(chuàng)作者生成標(biāo)題、文案、故事腳本或社交媒體內(nèi)容，加速內(nèi)容生產(chǎn)流程。
• 教育技術(shù)支持：用于解釋教材中的圖表、科學(xué)圖像或歷史資料，幫助學(xué)生更直觀地理解學(xué)習(xí)材料。
• 醫(yī)學(xué)影像輔助診斷：協(xié)助醫(yī)生分析X光、CT或MRI圖像，生成初步報(bào)告或提示異常區(qū)域，提高診療效率。
• 自動(dòng)駕駛感知模塊：融入智能駕駛系統(tǒng)，實(shí)時(shí)解析道路環(huán)境圖像，支持決策規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
• 圖像編輯與設(shè)計(jì)助手：根據(jù)自然語(yǔ)言指令完成圖像裁剪、風(fēng)格遷移、元素添加等操作，降低圖像處理門(mén)檻。

以上就是LLaVA-OneVision-1.5— EvolvingLMMS-Lab開(kāi)源的多模態(tài)模型的詳細(xì)內(nèi)容，更多請(qǐng)關(guān)注php中文網(wǎng)其它相關(guān)文章！