超火迷你GPT-4视觉能力暴涨，GitHub两万星，华人团队出品GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关...
超火迷你GPT-4视觉能力暴涨，GitHub两万星，华人团队出品
GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。
虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。
没关系，有人会出手！
那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。
而且只是一句简单指令：[grounding] describe this image in detail就实现的结果。
不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。
圈出一个物体，提示词前面加个 [identify] 可让模型直接识别出来物体的名字。
当然也可以什么都不加，直接问~
MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学）以及Meta的五位研究员共同开发。
上次MiniGPT-4刚出来就引发巨大关注，一时间服务器被挤爆，如今GItHub项目已超22000+星。
此番升级，已经有网友开始用上了~
多视觉任务的通用界面
大模型作为各文本应用的通用界面，大家已经司空见惯了。受此灵感，研究团队想要建立一个可用于多种视觉任务的统一界面，比如图像描述、视觉问题解答等。
「如何在单一模型的条件下，使用简单多模态指令来高效完成各类任务？」成为团队需要解决的难题。
简单来说，MiniGPT-v2由三个部分组成：视觉主干、线性层和大型语言模型 网页链接
版权声明： 发表于 2023-10-20 8:15:43。
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