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。
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。
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。
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。
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。
(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。
indirect lighting cache), 这两种技术的原理类似, VLM 是 ILC 的优化和替代品, 现在 ue4 默认的设置是 VLM (可以改为 ILC)。...而 ILC 与 VLM 的一个明显的区别在于__光照探针的分布__, ILC的光照探针分布在 SM (static mesh) 朝上的表面上, 即动态物体可能运动的范围, VLM 的光照探针分布在整个空间...ILC 与 VLM 的另一个区别是, ILC 的光照插值计算是基于光照探针的位置的, 而 VLM 的光照插值计算则是基于渲染物体的像素的, 所以效率和粒度都比较高。...下面我们来证明静态光源对动态物体产生的光照确实是 VLM 造成的。...当我们在预览界面把 VLM 的功能去掉的时候, 我们发现动态物体整个都变黑了， 说明它的直接光和间接光都是通过 VLM 进行计算的。
为了测试其方法的有效性，研究团队用 Evolutionary Model Merge 方法演化出能够进行数学推理的日语大语言模型（LLM）和日语视觉语言模型（VLM）。...实验中，研究者使用这种自动化方法生成了两个新模型：一个日语数学 LLM 和一个支持日语的 VLM，它们都是使用这种方法演化而来的。...他们通过应用进化模型合并生成了一个日语视觉语言模型 (VLM)。...在构建日语 VLM 时，该研究使用了流行的开源 VLM (LLaVa-1.6-Mistral-7B) 和功能强大的日语 LLM (Shisa Gamma 7B v1)。...研究者表示，这是合并 VLM 和 LLM 的第一次努力，其证明了进化算法可以在合并模型中发挥重要作用。以下是评估结果。 VLM 性能比较。
#include #include #include #include #include #include <libvlc_vlm.h...defined(Q_OS_WIN) libvlc_media_player_set_hwnd(vlcPlayer, (void *)w->winId()); #elif defined(Q_OS_LINUX
编辑：LRS 好困 【新智元导读】让视觉语言模型（VLM）在模拟的电子世界里游玩是什么体验？让Octopus根据智能体的观测写控制代码，即可实现让VLM做家务、闯荡洛圣都。...与已有的VLM训练策略相比，RLEF也更加的高效。...视觉输入的连续性 为了探究不同的视觉输入对于实际VLM性能的影响，研究者对视觉信息的输入顺序进行了实验。...而在实验中，当研究者随机打乱视觉图像顺序再输入VLM中时，VLM产生了较大的性能损失。...这一方面说明了完整且结构化的视觉信息对于VLM的重要性，另一方面也从某种程度上反映了VLM在对视觉输入进行响应时需要依靠视觉图像的内在联系，而一旦这种视觉上的联系被破坏，将会极大的影响VLM的表现。
图表（柱状图，折线图，饼图）的信息结构化提取（SE）是对模型可靠性要求极高的任务之一，同时也是VLM难解的问题之一。...OneChart还可以作为一种Chart-Agent来帮助现有的LLM或VLM更好的完成下游QA任务，例如LLaVA1.6+OneChart可以在ChartQA数据集上涨点 11.2。...任务和方法介绍 Chart理解和推理能力是目前VLM研究中的重点之一。...作者认为目前用VLM进行 Chart解析有两部分需要改进：一是需要充分训练一个真正会看chart的vision encoder；二是在SE任务中单纯对文本输出算交叉熵损失不是最优的，比如当gt是7008...训练分3个阶段，第一阶段pretrain VLM，第二阶段warm-up auxiliary decoder，第3阶段合起来做一次finetune。
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。
这两个仿真环境为 VLM 的具身智能化提供了可用 的训练以及测试场景，对模型的推理和任务规划能力都提出了更高的要求。...视觉输入的连续性 为了探究不同的视觉输入对于实际 VLM 性能的影响，研究者对视觉信息的输入顺序进行了实验。...而在实验中，当研究者随机打乱视觉图像顺序再输入 VLM 中时，VLM 产生了 较大的性能损失。...这一方面说明了完整且结构化的视觉信息对于 VLM 的重要性，另一方面也从某种程度上反映了 VLM 在对视觉输入进行响应时需要依靠视觉图像的内在联系，而一旦这种视觉上的联系被破坏，将会极大的影响 VLM...连续的视频可以更进一步提高模型完成任务的性能，但如何高效地处理和理解连续视觉输入将成为进一步提升 VLM 性能的关键。
现阶段VLM的表现 一般来说，AI Agent的视觉能力是借助于视觉+语言基础模型（VLM）。...研究员使用OpenEQA来评估了几种最先进的VLM，发现即使是性能最好的模型（如GPT-4V达到48.5%），与人类的表现（85.9%）之间也存在着显著差距。...值得注意的是，对于需要空间理解的问题，即使是最好的VLM也几乎是「盲目」的，即它们的表现几乎不比仅文本模型更好。 例如，对于「我坐在客厅的沙发上看电视。我的身后是哪个房间？」...这说明VLM其实是回归到文本中去捕捉关于世界的先验知识，以此来回答视觉问题。视觉信息并没有给它们带来实质性的好处。 这也说明，AI Agent在目前这个阶段，还达不到能完全理解物理世界的能力。
视觉-语言-动作模型（VLM）即将取代类似ChatGPT的大语言模型。 一觉醒来，大模型的版本又更新了？ 火遍全球的大语言模型，已经Out了?...VLM在互联网级的数据集上进行训练，因此在识别视觉、语言和跨语言合作这块具有极高水平。...RT-2架构和训练：针对机器人和网络数据共同微调预训练的VLM模型。...以上的任务可以让机器人从VLM预训练中学习泛化。...得益于VLM主干，RT-2还可以根据图像和文本命令进行规划，从而实现基于视觉的规划。 通用机器人前景 RT-2的最新研究表明，视觉语言模型（VLM）可以转化为强大的视觉语言动作（VLA）模型。
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