本文对VLM领域多个任务的常见数据集和benchmark做了简要介绍，以方便读友看论文时参考。...不同任务常用benchmark如下： VLM benchmark： MM-Vet MMBench MMBench-CN SEED-Bench LLaVA-Bench MME 测幻觉：POPE 其中MM-Vet...归纳了VLM需要具备的6种能力，并组合出16种任务，比例如下： Image Caption COCO MM-IT-Cap Visual Question Answering(VQA) VQAv2 VizWiz
AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM，代码已开源！...我们在VLM中输入整个视频、一个虚拟文本令牌和一个孤立的注意力mask。然后，我们在VLM最后一层的每个视频token的隐藏状态之上添加一个分类头（带有预先定义的标签数量）。...VLM优于其他baseline，表明其良好的token级视频表示。 上表展示了在CrossTask数据集上，VLM在Action Step Localization任务上的实验结果。...从结果上看，VLM的性能优于其他baseline。 最后，作者使用自回归注意力mask和其他具有显式文本解码器的baseline来评估VLM在视频字幕上的性能。...Ablation Study 上表展示了VLM在Youcook2数据集上检索效果的消融实验结果。 上表展示了VLM在Youcook2数据集上captioning效果的消融实验结果。
多模态大模型（LVLMs）取得了快速的进展，在处理视觉信息方面展现出了很强的感知和推理能力。然而，当面对不同规模解空间的问题时，LVLMs 在相同知识点上并不总...
作者介绍了Xmodel-VLM，这是一个尖端的多模态视觉语言模型。它旨在高效部署在消费者级GPU服务器上。作者的工作直接解决了阻碍大规模多模态系统广泛采用的昂贵服务成本这一关键行业问题。...作者称之为Xmodel-VLM的结果是一个轻量级但强大的多模态视觉语言模型。 在众多经典多模态基准测试的广泛测试中，尽管Xmodel-VLM的规模更小、执行速度更快，但其性能却与大型模型相当。...在本文中，作者介绍了Xmodel-VLM，一个由紧凑型语言模型驱动的创新视觉语言助手。 作者的贡献如下： 作者深入探讨了在数TB数据上精心训练的小型中英语言模型的性能和能力。...如表5所示，作者的分析表明，尽管参数数量较少，作者提出的Xmodel-VLM 1.1B模型展现了具有竞争力的性能。 作者评估了模型的推理延迟，与LLAVA-7B和Mobile-VLM模型进行了比较。...在流行的VLM基准测试上的大量实验证明了其有效性。
系统兼容性：Jetson平台服务支持多种Linux发行版，如Ubuntu、RHEL等，使得开发者可以根据项目需求选择合适的系统环境。这种灵活性极大地提高了系统的兼容性，降低了开发难度。...硬件独立性：Jetson平台服务允许开发者自由选择Linux内核版本，无需将驱动程序回退到特定的Jetson Linux内核。...升级自由：在JetPack 6中，开发者可以升级计算堆栈而不必升级Jetson Linux BSP。这一特性为开发者提供了更大的自由度，可以根据项目需求灵活调整系统配置。...这时，VLM的AI推理服务就能大显身手了。它可以通过标准化的API接口，访问VLM的功能，帮助你设置警报条件。比如，你可以告诉它：“如果视频中出现了‘有人闯入禁区’的情况，就立即给我发出警报。”...当然，要实现这些功能，VLM通常需要大量的GPU和内存资源来支持。就像我们的大脑需要足够的能量来思考一样，VLM也需要足够的计算资源来处理复杂的图像和视频信息。
早在去年年底，LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态（视觉）模型（下文简称 VLM）推理，只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里，未曾与大家正式照面。...LMDeploy 的 VLM 推理，主打简单、好用。6 行代码完成推理，1 行命令搭建服务。...lmdeploy-${LMDEPLOY_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux2014_x86_64.whl LMDeploy 支持 Linux...大家应用 VLM 模型时，可能也遇到类似的问题。我们在这个章节一并说明下。 其实，很简单，设置推理引擎参数即可。...后续，我们将推出 在 LMDeploy 中添加 VLM 模型的方法，诚邀大家参与，贡献自己的力量！
该工作提出了 ScreenAgent 模型，首次探索在无需辅助定位标签的情况下，利用 VLM Agent 直接控制电脑鼠标和键盘，实现大模型直接操作电脑的目标。...为了引导 VLM Agent 与计算机屏幕进行持续的交互，文章构建了一个包含「计划-执行-反思」的运行流程。在计划阶段，Agent 被要求将用户任务拆解为子任务。...相比起调用特定的 API 来完成任务，这种方式更加通用，可以适用于各种 Windows、Linux Desktop 等桌面操作系统和应用程序。...这一数据集涵盖了丰富的日常计算机任务，包括了 Windows 和 Linux Desktop 环境下的文件操作、网页浏览、游戏娱乐等场景。...实验结果 在实验分析部分作者将 ScreenAgent 与多个现有的 VLM 模型从各个角度进行比较，主要包括两个层面，指令跟随能力和细粒度动作预测的正确率。
该团队表示，这篇论文的目标是帮助读者轻松理解 VLM 并着重说明这一领域的有效实践，而不是提供 VLM 研究成果的详尽综述或完整指南。...用预训练骨干网络构建的 VLM VLM 的一个缺点是从头开始训练的成本很高。这通常需要成百上千台 GPU，同时还必须使用上亿对图像和文本。...这一节首先将讨论训练模型时数据的重要性，并会给出一些用于构建 VLM 训练数据集的方法。 然后会讨论常用的软件、工具和技巧，它们可帮助实践者更高效地训练 VLM。...VLM 常被用于阅读和翻译文本，所以他们也会分享一些用于进一步提升 VLM 的 OCR 能力的技术。 最后是一些常用的微调方法。...另外，我们已经知道 VLM 会表现出偏见和幻觉，因此对这两方面进行评估也非常重要。 将 VLM 扩展用于视频 之前谈到的 VLM 基本都是在静态视觉数据（图像）上训练和评估的。
提示生成模块对输入的前景图像进行语义分析，利用VLM预测相关的语言描述，并使用LLM推荐最佳的语言提示。...结果分析器使用VLM评估图像内容的合理性、审美分数以及前景与背景的相关性，根据需要触发提示和图像的重新生成。...为了解决这些挑战，作者引入了Anywhere，这是一个新颖的多代理框架，采用了包括VLM，LLM，SDXL，和控制Net等在内的各种代理的复杂流程。...Woodpecker，SIRI通过LLM的知识增强了VLM的推理能力。已经出现了一种趋势，即将大型模型的能力应用于多模态任务。...首先，由视觉-语言模型（VLM）代理的形象叙述者提供关于前景外观属性的文本描述，包括颜色、纹理、类型和视角。作者维护一系列用作VLM提示的问题，以收集关于前景目标的有价值见解。
预训练的大型语言模型（LLM）、大型视觉 - 语言模型（VLM）、大型音频 - 语言模型（ALM）和大型视觉导航模型（VNM）可以被用于更好地处理机器人领域的各种任务。...在决策或规划领域，研究发现 LLM 和 VLM 可以辅助机器人规范涉及高层规划的任务。 通过利用与操作、导航和交互有关的语言线索，机器人可以执行更加复杂的任务。...一些研究表明，VLM 模型的视觉问答（VQA）能力可以用于机器人用例。举个例子，已有研究者使用 VLM 来回答与视觉内容有关的问题，从而帮助机器人完成任务。...这一节将主要介绍 LLM、视觉 Transformer、VLM、具身多模态语言模型和视觉生成模型。还会介绍用于训练基础模型的不同训练方法。...VLM 也有望为这一领域做出贡献。VLM 擅长分析视觉数据。要让机器人做出明智的决策和执行复杂的任务，视觉理解能力是至关重要的。
这使得它们在自动驾驶（AD）中具有巨大的潜力，允许驾驶员与VLM互动，VLM能够提供各种驾驶安全任务的易于理解的语言表示。...在自动驾驶等实时系统中，优先发展具有高效推理时间的VLM对于实际部署在车辆中至关重要。...我们开发了模型EM-VLM4AD：高效的多帧视觉-语言模型，用于自动驾驶。...我们使用NVIDIA RTX 3090 Ti来训练T5-Large版本的EM-VLM4AD，使用V100 Google Colab实例来训练T5-Base版本的EM-VLM4AD。...值得注意的是，带有T5-Base骨干的EM-VLM4AD具有最少的参数和FLOP计数，而带有T5-Large骨干的EM-VLM4AD由于模型权重仅以8位存储，具有最小的内存需求。
我们研究了一种样本效率更高的替代方案：使用预训练的视觉语言模型（VLM）作为零样本奖励模型（RM）来通过自然语言指定任务。...我们提出了一种使用 VLM 作为奖励模型的自然且通用的方法，我们将其称为 VLM-RM。...此外，我们发现 VLM-RM 具有很强的扩展效应：用更多计算和数据训练的更大 VLM 是更好的奖励模型。...我们遇到的VLM-RM的故障模式都与当前VLM已知的能力限制有关，例如有限的空间推理能力或视觉上不真实的环境，这些环境与VLM的分布相距甚远。我们发现只要 VLM 足够大，VLM-RM 就非常稳健。...这表明未来的 VLM 将成为广泛的 RL 应用中越来越有用的奖励模型。
为此，字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。...论文：https://arxiv.org/abs/2111.08276 代码：https://github.com/zengyan-97/X-VLM 比如，X-VLM 学到了多粒度的视觉和语言对齐，能为图片生成更正确的描述物体和物体间关系的句子...方法 X-VLM 由一个图像编码器，一个文本编码器，一个跨模态编码器组成。...X-VLM采用常见的模型结构，其不同之处在于预训练的方法。...为了公平的对比，X-VLM 沿用了之前工作的 fine-tune 方法，没有进行额外的调整。
此外，作者的研究还揭示，将像素值预测作为VLM预训练任务之一，并将视觉编码器适配作为VLM在需要细粒度图像感知下游图像语言理解任务上的性能，例如参考图像分割（平均CIoU改进+10.19）和视频游戏决策...b) 表明作者将像素预测作为VLM的预训练任务。c) 说明了VLM执行的一些下游任务，这些任务需要同时理解视觉细节和语言信息。作者的预训练可以提高这些任务上VLM的表现。...因此，将预训练分别用于重构任务的视觉编码器简单地插入到VLM中预训练的效果较小。此外，尚不清楚如何将重建任务整合到VLM的训练中，以及它是否会增强整个VLM对视觉细节的理解。...分割的预测 Mask 是由VLM中的大型语言模型直接通过检查视觉特征和语言指导来生成的。指向图像分割的表现可以直接反映VLM在像素级视觉理解能力。...作者把VLM在游戏玩上的微调过程看作是模仿学习，只使用其他VQA任务中相同的损失。输出直接由VLM生成，没有解释或额外的解码器。 图2：VLM进行游戏玩的示例。输入到VLM是堆叠的图像和游戏指令。
Flamingo 是一种单一的视觉语言模型 (VLM)，它在广泛的开放式多模式任务的小样本学习中设置了新的最先进技术。
(例如多个VLM)。...研究发现，鉴于多个VLM在描述视觉上下文和预测自然语言中的合理答案时具有不同的首选模式，大语言模型可以有效地协调和整合VLM各自地优势。...作者使用OFA和BLIP作为VLM。大语言模型包括编码器-解码器和仅解码器的Transformers。作者首先提示每个VLM独立输出标题和合理的答案。...VLM对问题的合理答案为VLM提供线索和模式，以供语言模型考虑和协调。与字幕类似，作者使用图像-问题对提示每个VLM(第i个)，以获得合理答案 \hat{a}_i(v, q) 。...首先，我们为语言模型设计了一个指令提示，以了解协调VLM以回答视觉推理问题的要求。随后，作者将每个VLM模型的标题与自然语言的VLM识别标签连接起来。接下来，问题及其由VLM提供的合理答案被连接起来。
近期的研究进展表明，在网页规模的文本-图像数据集上预训练的视觉-语言模型（VLM）可以学习到可以转移到各种下游任务的细粒度视觉概念。 然而，有效地将VLM整合到4D点云领域仍然是一个未解决的问题。...作者的方法包括将4D编码器的表征与VLM对齐，从大规模图像-文本对的训练中学习共享的视觉和文本空间。 通过将VLM的知识转移到4D编码器并结合VLM，作者的VG4D实现了识别性能的改进。...受限于点处理和视频理解的VLM（视觉语言模型）启发，在这项工作中，作者首次研究了VLM在4D动作理解中的应用。...具体来说，作者提出了一个新的VG4D（VLM走向4D）框架，通过利用VLM的知识来训练一个4D编码器。...VLM接收RGB视频和动作类别文本作为输入。在视频理解中，VLM通过视频和文本编码器的协同训练，学会将视频表示与其对应的文本表示同步。
这也导致较高加速比下的 VLM 的性能严重下降。...前期探究和研究动机 本文首先针对 VLM 中每一层的 token 表示和 attention head 的冗余情况进行分析，如下图所示。...（3）不同实例之间的冗余程度差异较大，进一步说明依赖于输入的自适应剪枝对于 VLM 加速的重要性。...具有不同加速比下的 VLM 加速方法结果。...不同 VLM 加速方法在 NLVR2 上的效率与性能权衡的帕累托前沿。
视觉语言模型 (VLM) 已经在广泛的任务上取得了显著进展，包括图像描述、视觉问答 (VQA)、具身规划、动作识别等等。...实验及结果 研究者通过实验证明并回答了如下的问题： 问题 1：本文设计的空间 VQA 数据生成和训练流程，是否提高了 VLM 的一般空间推理能力？以及它的表现如何？...对于这一问题，人工注释的答案和 VLM 输出均为自由形式的自然语言。因此，为了评估 VLM 的性能，研究者使用人工评定员确定答案是否正确，表 1 中展示了各个 VLM 的成功率。 定量空间 VQA。...空间 VQA 数据对通用 VQA 的影响 第二个问题是，由于与大量的空间 VQA 数据共同训练，VLM 在其他任务上的表现是否会因此而降低。...然而，VLM 的奖励标注能力通常受到空间意识不足的限制。由于 SpatialVLM 能够从图像中定量估计距离或尺寸，因此它独特地适用作为密集的奖励注释器。
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