BLIP-2
BLIP-2 Model for generating text and image features. The model consists of a vision encoder, Querying Transformer (Q-Former) and a language model. ,由 J Li 著作 · 2023 · 被引用 1365 次 — This paper proposes BLIP-2, a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen ... ,2023年6月20日 — 图一：BLIP-2的算法框架，我们训练了一个轻量级的Q-Former来对齐文本和语言两个模态的差距。第一阶段从冻结的图像编码中学习到图像的语言表征，第二阶段 ... ,BLIP2：下一代多模态模型的雏形 ... 最近ChatGPT风头正劲，但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩，多模态近几年取得了非常大 ... ,BLIP-2 is a zero-shot visual-language model that can be used for multiple image-to-text tasks with image and image and text prompts. It is an effective and ... ,BLIP和BLIP-2是Salesforce提出的两篇关于视觉语言预训练的研究论文，是在视觉语言预训练领域取得的重要进展，为多模态任务的研究提供了新的思路和方法。 ,2023年3月1日 — BLIP-2 是一种零样本视觉语言模型，可用于各种含图像和文本提示的图像到文本任务。这是一种效果好且效率高的方法，可应用于多种场景下的图像理解，特别是 ...
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BLIP-2
BLIP-2 Model for generating text and image features. The model consists of a vision encoder, Querying Transformer (Q-Former) and a language model. https://huggingface.co BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with ...
由 J Li 著作 · 2023 · 被引用 1365 次 — This paper proposes BLIP-2, a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen ... https://arxiv.org BLIP2原理解读——大模型论文阅读笔记二原创
2023年6月20日 — 图一：BLIP-2的算法框架，我们训练了一个轻量级的Q-Former来对齐文本和语言两个模态的差距。第一阶段从冻结的图像编码中学习到图像的语言表征，第二阶段 ... https://blog.csdn.net BLIP2：下一代多模态模型的雏形
BLIP2：下一代多模态模型的雏形 ... 最近ChatGPT风头正劲，但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩，多模态近几年取得了非常大 ... https://zhuanlan.zhihu.com blogblip-2.md at main · huggingfaceblog
BLIP-2 is a zero-shot visual-language model that can be used for multiple image-to-text tasks with image and image and text prompts. It is an effective and ... https://github.com 一文读懂BLIP和BLIP-2多模态预训练
BLIP和BLIP-2是Salesforce提出的两篇关于视觉语言预训练的研究论文，是在视觉语言预训练领域取得的重要进展，为多模态任务的研究提供了新的思路和方法。 https://zhuanlan.zhihu.com 使用BLIP-2 零样本“图生文” - Hugging Face - 101.dev 社区
2023年3月1日 — BLIP-2 是一种零样本视觉语言模型，可用于各种含图像和文本提示的图像到文本任务。这是一种效果好且效率高的方法，可应用于多种场景下的图像理解，特别是 ... https://101.dev |