MiniGPT - 反设计:利用 MiniGPT-4 预测图像调整
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过将视觉 - 语言模型(VLMs)与大型语言模型(LLMs)集成,近期已取得重要进展。本文扩展和优化了 MiniGPT-4 以进行逆向设计任务,并且实验证明了通用的 VLMs(特别是 MiniGPT-4)在复杂任务(如逆向设计)方面的可扩展性。
本论文介绍了MiniGPT4-Video,一种用于视频理解的多模态大型语言模型。该模型能够处理时间视觉和文本数据,从而能够理解视频的复杂性。通过扩展MiniGPT-v2模型的能力,该模型能够处理连续的视频帧序列,使其能够理解视频。MiniGPT4-Video不仅考虑了视觉内容,还结合了文本对话,使得该模型能够有效地回答涉及视觉和文本组成部分的问题。所提出的模型在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准测试上的性能优于现有的最先进方法,分别提升了4.22%、1.13%、20.82%和13.1%。我们的模型和代码在此网址中公开提供。