需求人群:
"VisRAG的目标受众主要是研究人员和开发者,特别是那些在多模态文档处理、信息检索和增强型文本生成领域工作的专业人士。由于VisRAG能够处理包括图像和文本在内的多种类型的数据,它适合需要从复杂文档中提取和生成信息的场景,如自动化文档摘要、内容推荐系统和智能问答系统。"
使用场景示例:
在学术研究中,VisRAG可以用于从大量文献中检索和生成相关的研究论文摘要。
在内容推荐系统中,VisRAG可以根据用户的历史行为和偏好,检索并生成个性化的内容。
在智能问答系统中,VisRAG可以通过检索相关文档并生成准确的答案,提高问答的准确性和效率。
产品特色:
直接将文档作为图像嵌入,增强文档生成能力
利用视觉语言模型进行文档嵌入,提高信息保留率
通过检索增强,提升文档生成的质量和相关性
支持使用不同的VLMs进行生成,如MiniCPM-V 2.0和GPT-4o
提供详细的训练和评估脚本,方便复现和应用
在训练过程中使用梯度检查点以减少内存使用
支持多模态文档,包括PDF和由VLM生成的伪查询
使用教程:
1. 安装必要的环境,如Python 3.10.8和CUDA Toolkit。
2. 克隆VisRAG代码库,并进入项目目录。
3. 安装依赖项,并根据需要安装timm_modified库。
4. 准备训练数据集,可以是公开的学术数据集或合成数据集。
5. 根据提供的脚本和参数,运行训练和评估过程。
6. 使用VisRAG模型进行文档嵌入和检索增强型生成任务。
7. 根据需要调整模型参数和训练配置,以优化性能。
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基于视觉语言模型的检索增强型生成模型
VisRAG是一个创新的视觉语言模型(VLM)基础的RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程。与传统的基于文本的RAG不同,VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入,然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息,并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用,展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。
视觉语言模型,结合图像和文本信息进行智能处理。
Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型(VLM),选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型(LLM),并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练,包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源,旨在推动多模态性能的发展,特别是在图像和文本的结合处理方面。
根据人类指令修复和编辑照片的框架
PromptFix是一个综合框架,能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集,提出了高频引导采样方法来控制去噪过程,并设计了辅助提示适配器,利用视觉语言模型增强文本提示,提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法,并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。
基于纯视觉的图形用户界面代理解析器
OmniParser 是微软研究团队开发的一种用于解析用户界面截图的方法,它通过识别可交互图标和理解屏幕截图中各种元素的语义,显著提升了基于视觉的语言模型(如GPT-4V)生成准确界面操作的能力。该技术通过精细调整的检测模型和描述模型,能够解析屏幕截图中的可交互区域和提取功能语义,从而在多个基准测试中超越了基线模型。OmniParser 作为一个插件,可以与其他视觉语言模型结合使用,提升它们的性能。
简单快速的检索增强型生成模型
LightRAG是一个基于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时,能够提供更准确和相关的信息,这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求,特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的,可以免费使用,对于研究人员和开发者来说,它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。
视觉语言模型高效文档检索工具
ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具,它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术,特别是 PaliGemma 模型,通过晚交互机制实现多向量检索,从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度,降低了查询延迟,而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色,例如图表、表格和图像。ColPali 的出现,为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式,有助于提高信息检索的效率和准确性。
新一代视觉语言模型,更清晰地看世界。
Qwen2-VL是一款基于Qwen2打造的最新一代视觉语言模型,具备多语言支持和强大的视觉理解能力,能够处理不同分辨率和长宽比的图片,理解长视频,并可集成到手机、机器人等设备中进行自动操作。它在多个视觉理解基准测试中取得全球领先的表现,尤其在文档理解方面有明显优势。
一款多功能大型视觉语言模型
InternLM-XComposer-2.5是一款支持长上下文输入和输出的多功能大型视觉语言模型。它在各种文本图像理解和创作应用中表现出色,实现了与GPT-4V相当的水平,但仅使用了7B的LLM后端。该模型通过24K交错图像文本上下文进行训练,能够无缝扩展到96K长上下文,通过RoPE外推。这种长上下文能力使其在需要广泛输入和输出上下文的任务中表现突出。此外,它还支持超高分辨率理解、细粒度视频理解、多轮多图像对话、网页制作以及撰写高质量图文文章等功能。
自动驾驶与视觉语言模型的融合
DriveVLM是一个自动驾驶系统,它利用视觉语言模型(VLMs)来增强场景理解和规划能力。该系统通过独特的推理模块组合,包括场景描述、场景分析和分层规划,以提高对复杂和长尾场景的理解。此外,为了解决VLMs在空间推理和计算需求上的局限性,提出了DriveVLM-Dual,这是一个混合系统,结合了DriveVLM的优势和传统自动驾驶流程。在nuScenes数据集和SUP-AD数据集上的实验表明,DriveVLM和DriveVLM-Dual在处理复杂和不可预测的驾驶条件方面非常有效。最终,DriveVLM-Dual在生产车辆上进行了部署,验证了其在现实世界自动驾驶环境中的有效性。
Google的尖端开放视觉语言模型
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型,它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B,能够理解图像和文本,并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计,如图像描述、视觉问答、分割等,是研究和开发领域的重要工具。
一个多图像视觉语言模型,具有训练、推理和评估方案,可从云端部署到边缘设备(如Jetson Orin和笔记本电脑)。
VILA是一个预训练的视觉语言模型(VLM),它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练,从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括:1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要;2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型(LLM)可以促进上下文学习;3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要;4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。
提高文本到图像模型中空间一致性的解决方案
SPRIGHT是一个专注于空间关系的大规模视觉语言数据集和模型。它通过重新描述600万张图像构建了SPRIGHT数据集,显著增加了描述中的空间短语。该模型在444张包含大量物体的图像上进行微调训练,从而优化生成具有空间关系的图像。SPRIGHT在多个基准测试中实现了空间一致性的最新水平,同时提高了图像质量评分。
支持同时理解和生成图像的多模态大型语言模型
Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。
给视觉语言模型赋予空间推理能力
SpatialVLM是一个由谷歌DeepMind开发的视觉语言模型,能够对空间关系进行理解和推理。它通过大规模合成数据的训练,获得了像人类一样直观地进行定量空间推理的能力。这不仅提高了其在空间VQA任务上的表现,还为链式空间推理和机器人控制等下游任务打开了新的可能。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
自由形式文本图像合成与理解的视觉语言大模型
InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型,擅长自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能够理解传统的视觉语言,还能熟练地从各种输入中构建交织的文本图像内容,如轮廓、详细的文本规范和参考图像,实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2提出了一种部分LoRA(PLoRA)方法,专门将额外的LoRA参数应用于图像标记,以保留预训练语言知识的完整性,实现精确的视觉理解和具有文学才能的文本构成之间的平衡。实验结果表明,基于InternLM2-7B的InternLM-XComposer2在生成高质量长文本多模态内容方面优越,以及在各种基准测试中其出色的视觉语言理解性能,不仅明显优于现有的多模态模型,还在某些评估中与甚至超过GPT-4V和Gemini Pro。这凸显了它在多模态理解领域的卓越能力。InternLM-XComposer2系列模型具有7B参数,可在https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer 上公开获取。
基于视觉语言基础模型的胸部X光解读
CheXagent是一个基于视觉语言基础模型的胸部X光解读工具。它利用临床大型语言模型来解析放射学报告,视觉编码器用于表示X光图像,并设计了一个网络来桥接视觉和语言模态。此外,CheXagent还引入了CheXbench,一个旨在系统评估基于视觉语言基础模型在8个临床相关的胸部X光解读任务上的性能的新型基准。经过广泛的定量评估和与五名专家放射科医生的定性评审,CheXagent在CheXbench任务上的表现优于先前开发的通用和医学领域的基础模型。
PaLI-3 视觉语言模型:更小、更快、更强
Pali3是一种视觉语言模型,通过对图像进行编码并与查询一起传递给编码器-解码器Transformer来生成所需的答案。该模型经过多个阶段的训练,包括单模态预训练、多模态训练、分辨率增加和任务专业化。Pali3的主要功能包括图像编码、文本编码、文本生成等。该模型适用于图像分类、图像字幕、视觉问答等任务。Pali3的优势在于模型结构简单、训练效果好、速度快。该产品定价为免费开源。
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