激性欧美激情在线,欧美乱强伦xxxxx

想象一下，穿過??美術(shù)館，周圍是生動的繪畫和雕塑?，F(xiàn)在，如果您可以向每一部分提出一個問題并獲得有意義的答案，該怎么辦？您可能會問：“你在講什么故事？”還是“藝術(shù)家為什么選擇這種顏色？”這就是視覺語言模型（VLM）發(fā)揮作用的地方。這些模型，例如博物館中的專家指南，可以解釋圖像，理解上下文，并使用人類語言傳達這些信息。無論是在照片中識別對象，回答有關(guān)視覺內(nèi)容的問題，甚至從描述中生成新圖像，VLM都以曾經(jīng)是不可能的方式融合視覺和語言的力量。

在本指南中，我們將探討VLM的迷人世界，它們的工作方式，以及剪輯，帕拉馬和佛羅倫薩等突破性模型，這些模型正在改變機器如何與周圍的世界理解和互動。

本文基于最近的演講，使Aritra Roy Gosthipaty和Ritwik Rahaona綜合語言模型綜合指南，在2024年Thedatahack Summit。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

了解視覺語言模型（VLM）的核心概念和功能。
探索VLM如何合并對象檢測和圖像分割等任務(wù)的視覺和語言數(shù)據(jù)。
了解關(guān)鍵VLM架構(gòu)，例如剪輯，帕拉瑪和佛羅倫薩及其應(yīng)用。
獲得對各種VLM家族的見解，包括預(yù)訓(xùn)練，掩蓋和生成模型。
發(fā)現(xiàn)對比度學(xué)習(xí)如何增強VLM的性能以及微調(diào)如何提高模型的準(zhǔn)確性。

什么是視覺語言模型？

視覺語言模型（VLMS）是指特定類別中的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在處理視頻，視頻和文本作為輸入。當(dāng)我們結(jié)合這兩種方式時，VLM可以執(zhí)行涉及模型以在圖像和文本之間繪制含義的任務(wù)；描述圖像，根據(jù)圖像回答問題，反之亦然。

VLM的核心強度在于它們能夠彌合計算機視覺和NLP之間的差距。傳統(tǒng)模型通常僅在這些領(lǐng)域之一中擅長 - 在圖像中識別對象或理解人類語言。但是，VLM的專門設(shè)計用于結(jié)合這兩種模式，通過學(xué)習(xí)通過語言鏡頭來解釋圖像，反之亦然，從而提供了對數(shù)據(jù)的更全面的理解，反之亦然。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

VLMS的體系結(jié)構(gòu)通常涉及學(xué)習(xí)視覺和文本數(shù)據(jù)的聯(lián)合表示，從而使模型可以執(zhí)行跨模式任務(wù)。這些模型在包??含圖像對和相應(yīng)文本描述的大型數(shù)據(jù)集上進行了預(yù)訓(xùn)練。在培訓(xùn)期間，VLMS了解圖像中對象與描述它們的單詞之間的關(guān)系，這使模型能夠從圖像中生成文本或在視覺數(shù)據(jù)的上下文中了解文本提示。

VLM可以處理的關(guān)鍵任務(wù)的示例包括：

視覺問題回答（VQA） ：回答有關(guān)圖像內(nèi)容的問題。
圖像字幕：生成圖像中看到的內(nèi)容的文本描述。
對象檢測和分割：識別和標(biāo)記圖像的不同對象或部分，通常具有文本上下文。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

視覺語言模型的功能

視覺語言模型（VLM）已經(jīng)演變?yōu)橥ㄟ^集成視覺和文本信息來解決各種各樣的復(fù)雜任務(wù)。它們通過利用圖像和語言之間的固有關(guān)系來發(fā)揮作用，從而使幾個領(lǐng)域的突破性能力能夠發(fā)揮作用。

視覺加語言

VLM的基石是他們使用視覺和文本數(shù)據(jù)來理解和操作的能力。通過同時處理這兩個流，VLM可以執(zhí)行任務(wù)，例如為圖像生成字幕，識別對象與其描述或?qū)⒁曈X信息與文本上下文相關(guān)聯(lián)。這種跨模式的理解可以使更豐富，更連貫的輸出使它們在現(xiàn)實世界應(yīng)用程序中具有很高的用途。

對象檢測

對象檢測是VLM的重要能力。它允許模型在圖像中識別和分類對象，從而將其視覺理解與語言標(biāo)簽扎根。通過結(jié)合語言理解，VLM不僅檢測對象，還可以理解和描述其上下文。這不僅包括識別圖像中的“狗”，還包括將其與其他場景元素相關(guān)聯(lián)，從而使對象檢測更具動態(tài)性和信息性。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

圖像分割

VLMS通過執(zhí)行圖像分割來增強傳統(tǒng)視覺模型，該模型根據(jù)其內(nèi)容將圖像分為有意義的片段或區(qū)域。在VLMS中，通過文本理解來增強此任務(wù)，這意味著模型可以分割特定對象并為每個部分提供上下文描述。這不僅僅是識別對象，因為該模型可以分解并描述圖像的細粒結(jié)構(gòu)。

嵌入

VLM中的另一個非常重要的原理是嵌入角色，因為它為視覺數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)之間的相互作用提供了共享的空間。這是因為通過關(guān)聯(lián)圖像和單詞，該模型能夠執(zhí)行操作，例如查詢給定文本的圖像，反之亦然。這是由于VLM會產(chǎn)生非常有效的圖像表示，因此它們可以幫助縮小交叉模態(tài)過程中視覺和語言之間的差距。

視覺問題回答（VQA）

在與VLMS合作的所有形式中，使用VQA給出了更復(fù)雜的形式之一，這意味著使用圖像和與圖像相關(guān)的問題表示VLM。 VLM在圖像中采用了獲得的圖片解釋，并在適當(dāng)?shù)鼗卮鸩樵儠r采用了自然語言處理理解。例如，如果給出了一個公園的圖像，上面有以下問題：“圖片中可以看到多少個長凳？”該模型能夠解決計數(shù)問題并給出答案，這不僅展示了愿景，還展示了模型的推理。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

著名的VLM型號

已經(jīng)出現(xiàn)了幾種視覺語言模型（VLM），突破了跨模式學(xué)習(xí)的界限。每種模型都提供獨特的功能，從而有助于更廣泛的視覺研究領(lǐng)域。以下是一些最重要的VLM：

剪輯（對比性語言圖像預(yù)訓(xùn)練）

剪輯是VLM空間中的開創(chuàng)性模型之一。它利用一種對比度學(xué)習(xí)方法通??過學(xué)習(xí)將圖像與相應(yīng)的描述匹配來連接視覺和文本數(shù)據(jù)。該模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集由與文本配對的圖像組成，并通過優(yōu)化圖像及其文本對應(yīng)物之間的相似性，同時區(qū)分不匹配對。這種對比方法允許剪輯處理各種任務(wù)，包括零拍，圖像字幕，甚至視覺問題回答，而無需明確的特定任務(wù)培訓(xùn)。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

從這里閱讀有關(guān)剪輯的更多信息。

llava（大語言和視覺助手）

LLAVA是一個復(fù)雜的模型，旨在使視覺和語言數(shù)據(jù)與復(fù)雜的多模式任務(wù)相吻合。它使用一種獨特的方法將圖像處理與大語言模型融合在一起，以增強其解釋和響應(yīng)與圖像相關(guān)的查詢的能力。通過利用文本和視覺表示，LLAVA在視覺問題回答，交互式圖像生成和涉及圖像的基于對話的任務(wù)中擅長。它與強大的語言模型的集成使其能夠生成詳細的描述并協(xié)助實時視覺互動。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

從這里讀取有關(guān)llava的模式。

LAMDA（對話應(yīng)用的語言模型）

盡管LAMDA主要是用語言討論的，但也可以在視覺任務(wù)中使用。 LAMDA對于對話系統(tǒng)非常友好，并且與視覺模型相結(jié)合。它可以執(zhí)行視覺問答，圖像控制的對話和其他組合模態(tài)任務(wù)。 LAMDA是一種改進，因為它傾向于提供類似人類的和上下文相關(guān)的答案，這將使需要討論視覺數(shù)據(jù)（例如自動圖像或視頻分析虛擬助手）的應(yīng)用程序有益。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

從這里閱讀有關(guān)LAMDA的更多信息。

佛羅倫薩

佛羅倫薩是另一種強大的VLM，它同時結(jié)合了視覺和語言數(shù)據(jù)，以執(zhí)行各種跨模式任務(wù)。它在處理大型數(shù)據(jù)集時以其效率和可擴展性而聞名。該模型的設(shè)計用于快速訓(xùn)練和部署，使其在圖像識別，對象檢測和多模式理解方面表現(xiàn)出色。佛羅倫薩可以整合大量的視覺和文本數(shù)據(jù)。這使其在圖像檢索，字幕生成和基于圖像的問題回答之類的任務(wù)中具有多功能性。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

從這里閱讀有關(guān)佛羅倫薩的更多信息。

視覺語言模型家族

視覺語言模型（VLM）根據(jù)它們處理多模式數(shù)據(jù)的方式分為幾個家庭。這些包括預(yù)訓(xùn)練的模型，掩蓋模型，生成模型和對比度學(xué)習(xí)模型。每個家庭都利用不同的技術(shù)來調(diào)整視覺和語言方式，使其適合各種任務(wù)。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

預(yù)訓(xùn)練的模型家族

預(yù)訓(xùn)練的模型建立在配對視覺和語言數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集上。這些模型經(jīng)過一般任務(wù)的培訓(xùn)，可以每次不需要大量數(shù)據(jù)集對特定應(yīng)用程序進行微調(diào)。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

它如何工作

預(yù)先訓(xùn)練的模型系列使用大量圖像和文本數(shù)據(jù)集。該模型經(jīng)過訓(xùn)練，可以識別圖像并與文本標(biāo)簽或描述相匹配。在經(jīng)過廣泛的預(yù)訓(xùn)練之后，可以對模型進行微調(diào)，以用于圖像字幕或視覺問題的特定任務(wù)。預(yù)訓(xùn)練的模型之所以有效，是因為它們最初是對豐富數(shù)據(jù)的培訓(xùn)，然后在較小的特定領(lǐng)域進行了微調(diào)。這種方法導(dǎo)致各種任務(wù)的績效改進。

蒙面模型家族

蒙面模型使用掩蔽技術(shù)來訓(xùn)練VLM。這些模型隨機掩蓋了輸入圖像或文本的部分，并要求模型預(yù)測掩蓋的內(nèi)容，從而迫使其學(xué)習(xí)更深的上下文關(guān)系。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

它的工作原理（圖像掩蔽）

掩蓋圖像模型通過隱藏輸入圖像的隨機區(qū)域來運行。然后，該模型的任務(wù)是預(yù)測缺失的像素。這種方法迫使VLM專注于周圍的視覺上下文以重建圖像。結(jié)果，該模型對本地和全局視覺特征有更深入的了解。圖像掩蔽有助于模型對圖像中的空間關(guān)系有牢固的理解。這種改善的理解增強了對象檢測和細分等任務(wù)的性能。

它的工作原理（文本掩蔽）

在蒙版的語言建模中，輸入文本的一部分被隱藏了。該模型的任務(wù)是預(yù)測缺失的令牌。這鼓勵VLM了解復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和關(guān)系。蒙面文本模型對于掌握細微的語言特征至關(guān)重要。它們在圖像字幕和視覺問題回答等任務(wù)上增強了模型的性能，其中了解視覺和文本數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

生成家庭

生成模型涉及新數(shù)據(jù)的生成，其中包括圖像或文本圖像中的文本。這些模型在文本中特別應(yīng)用于圖像和圖像，涉及從輸入模式中綜合新輸出的文本生成。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

文本到圖像生成

使用文本對圖像生成器時，輸入模型為文本，輸出是結(jié)果圖像。此任務(wù)在非常取決于與單詞和圖像特征的語義編碼有關(guān)的概念。該模型分析文本的語義含義以產(chǎn)生忠誠模型，該模型與給出的輸入相對應(yīng)。

圖像到文本生成

在圖像到文本生成中，該模型將圖像作為輸入并產(chǎn)生文本輸出，例如字幕。首先，它分析圖像的視覺內(nèi)容。接下來，它標(biāo)識對象，場景和動作。然后，該模型將這些元素轉(zhuǎn)錄為文本。這些生成模型可用于自動標(biāo)題生成，場景描述和創(chuàng)建視頻場景的故事。

對比度學(xué)習(xí)

包括剪輯在內(nèi)的對比模型通過訓(xùn)練匹配和非匹配圖像文本對來識別它們。這迫使模型將圖像映射到其描述中，同時凈化錯誤的映射，從而使視覺對應(yīng)對應(yīng)語言。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

它如何工作？

對比學(xué)習(xí)將圖像及其正確的描述映射到相同的視覺語義語義空間中。它還增加了視覺語義有毒樣品之間的差異。此過程有助于模型了解圖像及其相關(guān)文本。它可用于跨模式任務(wù)，例如圖像檢索，零拍和視覺問題回答。

剪輯（對比性語言圖像訓(xùn)練）

剪輯或?qū)Ρ榷鹊恼Z言圖像預(yù)處理，是Openai開發(fā)的模型。它是視覺語言模型（VLM）字段中的主要模型之一。剪輯將圖像和文本處理為輸入。該模型在圖像文本數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練。它使用對比度學(xué)習(xí)將圖像與其文本描述匹配。同時，它區(qū)分了無關(guān)的圖像文本對。

剪輯如何工作

剪輯使用雙重編碼架構(gòu)：一個用于圖像，另一個用于文本。核心思想是將圖像及其相應(yīng)的文本描述同時嵌入到相同的高維矢量空間中，從而使模型可以比較和對比不同的圖像文本對。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

剪輯功能的關(guān)鍵步驟

圖像編碼：與剪輯模型一樣，此模型還使用稱為VIT的視覺變壓器編碼圖像。
文本編碼：同時，該模型也通過基于變壓器的文本編碼來編碼相應(yīng)的文本。
對比學(xué)習(xí)：然后比較編碼圖像和文本之間的相似性，以便可以相應(yīng)地給出結(jié)果。它最大化圖像屬于與描述同一類的成對上的相似性，同時將其最小化在對并非如此的成對上最小化。
跨模式對準(zhǔn)：權(quán)衡產(chǎn)生的模型在任務(wù)中非常出色，該模型涉及視覺與零鏡頭學(xué)習(xí)，圖像檢索甚至倒數(shù)圖像合成之類的語言的匹配。

剪輯的應(yīng)用

圖像檢索：給定描述，剪輯可以找到與之匹配的圖像。
零射擊分類：剪輯可以對圖像進行分類，而無需針對特定類別的任何其他培訓(xùn)數(shù)據(jù)。
視覺問題回答：剪輯可以理解有關(guān)視覺內(nèi)容的問題并提供答案。

代碼示例：帶剪輯的圖像到文本

下面是用于使用剪輯執(zhí)行圖像到文本任務(wù)的示例代碼段。此示例演示了剪輯如何編碼圖像和一組文本描述，并計算每個文本與圖像匹配的概率。

導(dǎo)入火炬
導(dǎo)入剪輯
從PIL導(dǎo)入圖像

＃檢查GPU是否可用，否則請使用CPU
設(shè)備=“ cuda”如果torch.cuda.is_available（）else“ cpu”

＃加載預(yù)訓(xùn)練的剪輯模型和預(yù)處理功能
模型，預(yù)處理= clip.load（“ vit-b/32”，設(shè)備=設(shè)備）

＃加載和預(yù)處理圖像
image = preprocess（image.open（“ clip.png”）。

＃定義與圖像進行比較的文本描述集
text = clip.tokenize（[“圖表”，“狗”，“貓”]）。到（設(shè)備）

＃執(zhí)行推理以編碼圖像和文本
使用Torch.no_grad（）：
    image_features = model.encode_image（圖像）
    text_features = model.encode_text（text）

    ＃計算圖像和文本功能之間的相似性
    logits_per_image，logits_per_text =模型（圖像，文本）

    ＃應(yīng)用SoftMax以獲取與圖像匹配的每個標(biāo)簽的概率
    probs = logits_per_image.softmax（dim = -1）.cpu（）。numpy（）

＃輸出概率
打?。ā皹?biāo)簽概率：”，概率）

siglip（暹羅語言圖像預(yù)處理）

暹羅語言圖像預(yù)處理是由Google開發(fā)的高級模型，它基于諸如剪輯之類的模型的功能。 Siglip通過利用改進的建筑和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)利用對比度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢來增強圖像分類任務(wù)。它旨在提高零拍圖像分類的效率和準(zhǔn)確性。

siglip的工作原理

Siglip利用了暹羅網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，涉及兩個平行網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)共享權(quán)重，并經(jīng)過訓(xùn)練以區(qū)分相似和不同的圖像文本對。該體系結(jié)構(gòu)允許Siglip有效地學(xué)習(xí)圖像和文本的高質(zhì)量表示。該模型已在圖像的各種數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的文本描述中進行了預(yù)訓(xùn)練，從而使其能夠概括為各種看不見的任務(wù)。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

Siglip功能的關(guān)鍵步驟

暹羅網(wǎng)絡(luò)：該模型采用兩個相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們分別處理圖像和文本輸入，但共享相同的參數(shù)。此設(shè)置允許有效比較圖像和文本表示。
對比學(xué)習(xí)：與剪輯類似，Siglip使用對比度學(xué)習(xí)來最大化匹配的圖像文本對之間的相似性，并將其最小化以使其對不匹配對。
對不同數(shù)據(jù)進行預(yù)處理：Siglip在大型且多樣化的數(shù)據(jù)集中進行了預(yù)訓(xùn)練，從而增強了其在零拍攝方案中表現(xiàn)良好的能力，在該方案中，它在任務(wù)上進行了測試，而無需進行任何其他微調(diào)。

Siglip的應(yīng)用

零拍攝圖像分類：Siglip在將圖像分類為類別中脫穎而出，尚未通過利用其廣泛的預(yù)處理來明確訓(xùn)練。
視覺搜索和檢索：它可用于根據(jù)文本查詢檢索圖像或根據(jù)描述性文本對圖像進行分類。
基于內(nèi)容的圖像標(biāo)簽：Siglip可以自動為圖像生成描述性標(biāo)簽，從而使其對內(nèi)容管理和組織有用。

代碼示例：帶有siglip的零拍圖像分類

下面是一個示例代碼段，演示了如何使用siglip進行零拍圖像分類。該示例顯示了如何使用變形金剛庫將圖像分類為候選標(biāo)簽。

從變形金剛進口管道
從PIL導(dǎo)入圖像
導(dǎo)入請求

＃加載預(yù)先訓(xùn)練的siglip模型
image_classifier = pipeline（task =“ Zero-Shot-image-classification”，Model =“ Google/siglip-base-patch16-224”）

＃從URL加載圖像
url ='http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = image.open（requests.get（url，stream = true）.raw）

＃定義分類的候選標(biāo)簽
cantixed_labels = [“ 2個貓”，“飛機”，“遙控”]

＃執(zhí)行零拍圖像分類
outputs = image_classifier（image，cantidate_labels = cantifate_labels）

＃格式并打印結(jié)果
formatted_outputs = [{“ score”：ounder（output [“ score”]，4），“ label”：output [label']}用于輸出中的輸出]
打?。╢ormatted_outputs）

從這里閱讀有關(guān)Siglip的更多信息。

培訓(xùn)視覺語言模型（VLM）

培訓(xùn)視覺語言模型（VLM）涉及幾個關(guān)鍵階段：

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

數(shù)據(jù)收集：收集配對圖像和文本的大型數(shù)據(jù)集，以確保多樣性和質(zhì)量有效地訓(xùn)練模型。
預(yù)處理：使用變壓器體系結(jié)構(gòu)，VLM在大量圖像文本數(shù)據(jù)上進行了預(yù)測。該模型學(xué)會通過自我監(jiān)督的學(xué)習(xí)任務(wù)來編碼視覺和文本信息，例如預(yù)測圖像或文本的掩蓋部分。
微調(diào)：使用較小的任務(wù)數(shù)據(jù)集對特定任務(wù)進行了微調(diào)。這有助于模型適應(yīng)特定的應(yīng)用程序，例如圖像分類或文本生成。
生成培訓(xùn)：對于生成的VLM，培訓(xùn)涉及學(xué)習(xí)生成新樣本，例如基于學(xué)習(xí)的表示形式從圖像或圖像中生成文本。
對比學(xué)習(xí)：該技術(shù)通過最大程度地提高正面對的相似性并將其最大程度地減少負面對，從而提高了模型區(qū)分相似數(shù)據(jù)和不同數(shù)據(jù)的能力。

了解鄉(xiāng)親

Paligemma是一種視覺語言模型（VLM），旨在通過結(jié)構(gòu)化的多階段訓(xùn)練方法來增強圖像和文本理解。它集成了Siglip和Gemma的組件，以實現(xiàn)高級多模式功能。這是基于成績單和提供的數(shù)據(jù)的詳細概述：

它如何工作

輸入：模型同時采用文本和圖像輸入。文本輸入是通過線性投影和令牌串聯(lián)處理的，而圖像是由模型的視覺組成部分編碼的。
Siglip ：此組件利用視覺變壓器（VIT-SQ400M）體系結(jié)構(gòu)進行圖像處理。它將視覺數(shù)據(jù)映射到具有文本數(shù)據(jù)的共享特征空間中。
Gemma解碼器：Gemma解碼器結(jié)合了文本和圖像的功能以生成輸出。該解碼器對于整合多模式數(shù)據(jù)并產(chǎn)生有意義的結(jié)果至關(guān)重要。

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

pal的訓(xùn)練階段

現(xiàn)在讓我們研究以下pal的訓(xùn)練階段：

視覺語言模型（VLMS）的綜合指南

單峰訓(xùn)練：
- Siglip（VIT-SQ400M） ：僅在圖像上訓(xùn)練以構(gòu)建強大的視覺表示。
- Gemma-2B ：單獨使用文本訓(xùn)練，專注于生成強大的文本嵌入。
多模式訓(xùn)練：
- 224PX，IB示例：在此階段，模型學(xué)習(xí)以224px分辨率處理圖像文本對，使用輸入示例（IB）來完善其多模式的理解。
分辨率增加：
- 4480X＆896PX ：增加圖像和文本數(shù)據(jù)的分辨率，以提高模型處理更高細節(jié)和更復(fù)雜的多模式任務(wù)的能力。
轉(zhuǎn)移：
- 分辨率，時期，學(xué)習(xí)率：調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)，例如分辨率，培訓(xùn)時期的數(shù)量以及學(xué)習(xí)率，以優(yōu)化性能并將學(xué)習(xí)的功能轉(zhuǎn)移到新任務(wù)中。

從這里閱讀有關(guān)paligemma的更多信息。

結(jié)論

本視覺語言模型（VLM）指南強調(diào)了它們對將視覺和語言技術(shù)結(jié)合的革命性影響。我們探索了必不可少的功能，例如對象檢測和圖像分割，著名模型，例如剪輯和各種培訓(xùn)方法。 VLM通過無縫集成視覺和文本數(shù)據(jù)來推進AI，為將來更直觀和高級應(yīng)用程序奠定了基礎(chǔ)。