通过多尺度对齐推动多模态模型的精细视觉理解
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了多模态大语言模型在精细视觉理解中的知识对齐不足的问题。提出了一种新颖的多尺度视觉知识对齐方法，能够有效整合文本、坐标和图像等信息，显著提升模型在复杂视觉场景中的表现。研究结果表明，TinyGroundingGPT模型在接地任务中表现优异，且在性能上与更大规模的模型相当。
本研究提出了一种多尺度视觉知识对齐方法，解决了多模态大语言模型在视觉理解中的知识对齐不足问题。TinyGroundingGPT模型在接地任务中表现优异，性能与更大模型相当。
