Migician
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Migician
簡介 :
Migician 是清華大學自然語言處理實驗室開發的一種多模態大語言模型,專注於多圖像定位任務。該模型通過引入創新的訓練框架和大規模數據集 MGrounding-630k,顯著提升了多圖像場景下的精確定位能力。它不僅超越了現有的多模態大語言模型,甚至在性能上超過了更大規模的 70B 模型。Migician 的主要優點在於其能夠處理複雜的多圖像任務,並提供自由形式的定位指令,使其在多圖像理解領域具有重要的應用前景。該模型目前在 Hugging Face 上開源,供研究人員和開發者使用。
需求人群 :
Migician 適合從事多模態研究、計算機視覺、自然語言處理的科研人員和開發者,尤其是需要處理多圖像定位任務的團隊。它為研究人員提供了強大的工具來探索多圖像場景下的視覺與語言交互,同時也為開發者提供了可擴展的解決方案來構建基於多圖像定位的應用程序。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
在多圖像場景中,用戶可以通過自然語言指令讓模型定位特定物體或區域,例如在一組圖片中找到共同出現的人物。
研究人員可以使用 Migician 的模型和數據集進行多圖像定位任務的研究,探索新的算法和應用場景。
開發者可以將 Migician 集成到自己的應用程序中,為用戶提供基於多圖像定位的功能,如圖像標註、目標追蹤等。
產品特色
自由形式的多圖像定位:支持用戶通過自然語言指令進行多圖像場景下的精確目標定位。
多任務支持:涵蓋常見物體定位、圖像差異定位、自由形式定位等多種多圖像任務。
大規模數據集支持:提供 MGrounding-630k 數據集,包含 63 萬條多圖像定位任務數據。
高性能:在 MIG-Bench 基準測試中,性能顯著優於現有的多模態大語言模型。
靈活的推理能力:支持多種推理方式,包括直接推理和基於單圖像定位的鏈式推理。
使用教程
1. 創建 Python 環境並安裝依賴:使用 `conda env create -n migician python=3.10` 創建環境,然後運行 `pip install -r requirements.txt` 安裝依賴。
2. 下載數據集:從 Hugging Face 下載 MGrounding-630k 數據集,解壓到指定目錄。
3. 加載模型:使用 `transformers` 庫加載預訓練的 Migician 模型。
4. 準備輸入數據:將多圖像數據和自然語言指令格式化為模型所需的輸入格式。
5. 運行推理:調用模型的 `generate` 方法進行推理,獲取定位結果。
6. 評估性能:使用 MIG-Bench 基準測試評估模型性能,獲取 IoU 等指標。
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