大家好，我是Jack。 一个月前，我发布过一篇文章，讲解了GPT4的发布会。ChatGPT的对话能力，想必大家也早已体验过了，无论是文本生成能力，还是写代码的能力，甚至是上下文的关联对话能力，无不一次又一次地震撼着我们。你还记不记得发布会上，GPT4的多模态能力，就是输入不仅是可以是文字，还可以是文本和图片。输入：（看图）手套掉下去会怎样？输出：它会掉到木板上，并且球会被弹飞。 甚至画个网站的草图，GPT4就可以立马生成网站的HTML代码。然而，已经过去一个多月了！OpenAI至今也没有提供发布会所展示的多模态处理能力！原本以为还要再等几个月的官方更新，才能体验上这个功能，没想到，我看到了这么
几个月前，来自KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学）的几位研究者提出了一个名为 MiniGPT-4 的项目，它能提供类似GPT-4的图像理解与对话能力。例如MiniGPT-4能够回答下图中出现的景象：「图片描述的是生长在冰冻湖上的一株仙人掌。仙人掌周围有巨大的冰晶，远处还有白雪皑皑的山峰……」假如你接着询问这种景象能够发生在现实世界中吗？MiniGPT-4给出的回答是这张图片在现实世界中并不常见，并给出了原因。短短几个月过去了，近日，KAUST团队以及来自Meta的研究者宣布，他们将MiniGPT-4重磅升级到了MiniGPT-v2版本。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2
MiniGPT-4:github库https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4在线测试网址https://minigpt-4.github.io/案例一：分析图片内容出结果较慢，建议图片小一点，并且提示文字尽可能简短Themanintheimageiswearingawhitetanktopandshorts.Heisstandingonarockycliffoverlookingabodyofwaterwithmountainsinthebackground.Themanisholdingacellphoneinhishandandappearstobel
一、项目的背景与动机今年初的OPENAI的GPT-4展示出了前所未有的多模态能力。比如GPT-4能够解释一个有趣的图为什么好笑。图片是一个松鼠拿着一个相机，按照人类的理解松鼠一般是吃坚果的，但我们不会想到松鼠会像一个人一样用照相机，这正是这张图片有趣的地方。另外一个非常出名的有趣的demo是主持人像GPT-4输入了一张照片，这张照片是一个网站的简单草图，GPT-4能够通过识别这张照片输出一段构建网站的代码，并且这个代码最终是能够成功运行的，并生成出了这个网页。这样的能力是之前所有的多模态模型，包括比如DeepMind’s Flamingo或是Saleforce’s Blip-2，都完全无法实现
说在前面的话：一个月前，OpenAI向外界展示了GPT-4如何通过手绘草图直接生成网站，令当时的观众瞠目结舌。在GPT-4发布会之后，相信大家对ChatGPT的对话能力已有所了解。圈内的朋友们应该已经亲身体验过无论是文本生成、编写代码，还是上下文关联对话能力，这些功能都一次又一次地震撼着我们。还记得发布会上，GPT-4展示的多模态能力，输入不仅仅局限于文字，还可以包括文本和图像，让我大开眼界。例如：画个网站的草图，GPT4就可以立马生成网站的HTML代码。然而，时光荏苒！OpenAI至今尚未提供发布会上展示的多模态处理能力！原本以为我们还需要再等上一段时间才能看到这一功能的更新，然而意想不到的
对人类来说，理解一张图的信息，不过是一件微不足道的小事，人类几乎不用思考，就能随口说出图片的含义。就像下图，手机插入的充电器多少有点不合适。人类一眼就能看出问题所在，但对AI来说，难度还是非常大的。GPT-4的出现，开始让这些问题变得简单，它能很快的指出图中问题所在：VGA线充iPhone。其实GPT-4的魅力远不及此，更炸场的是利用手绘草图直接生成网站，在草稿纸上画一个潦草的示意图，拍张照片，然后发给GPT-4，让它按照示意图写网站代码，嗖嗖的，GPT-4就把网页代码写出来了。但遗憾的是，GPT-4这一功能目前仍未向公众开放，想要上手体验也无从谈起。不过，已经有人等不及了，来自阿卜杜拉国王科
引言从3月开始，aigc进入了疯狂的开端，正如4月12日无界AI直播在《探索AIGC与人类合作的无限可能》中关于梳理的时间线一样，aigc的各种产品如雨后春笋般进入了不可逆的态势，里面有句话很形象，人间一日，AIGC十年。这产变革像是有计划性的沧海桑田，让每个参与者亦或者体验者都感觉时过境迁，本文是针对前几天刚发布的minigpt4，简单写了个部署教程，最近GitHubtrending中有太多的奇思妙想，在基于chat的这么一个模型下，每个人都能让故事开始变得天马行空，充满无限的可能。理论介绍在MiniGPT-4:EnhancingVision-LanguageUnderstandingwit
在生成细节丰富和精确的图像描述方面，GPT-4已经展现出了强大超凡的能力，其标志着一个语言和视觉处理新时代的到来。因此，类似于GPT-4的多模态大型语言模型（MLLM）近来异军突起，成为了一个炙手可热的新兴研究领域，其研究核心是将强大的LLM用作执行多模态任务的认知框架。MLLM出人意料的卓越表现不仅超越了传统方法，更使其成为了实现通用人工智能的潜在途径之一。为了创造出好用的MLLM，需要使用大规模的配对的图像-文本数据以及视觉-语言微调数据来训练冻结的LLM（如LLaMA和Vicuna）与视觉表征（如CLIP和BLIP-2）之间的连接器（如MiniGPT-4、LLaVA和LLaMA-Adap
前言代码地址：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4摘要摘要写的就很简单了，标黄的是重点，可以看到这个方法很简单，就是拿了一个视觉的encoder（Blip-2）以及拿了一个文本的encoder（Vicuna），最后外加上一个projection层就构成了MiniGPT4，并且在训练的时候视觉和文本的encoder都是冻结参数的，所以相当于只是拿视觉和文本的编码器来用，训练只训外加的projection层。方法方法就是说了视觉编码器用的Blip-2，他是由vit+q-former构成的。文本用的是vicuna，基于LLaMA设计的。就当作文本和图像的b
Minigpt4MiniGPT-4:EnhancingVision-LanguageUnderstandingwithAdvancedLargeLanguageModelsMiniGPT-4:增强视觉语言理解与先进的大型语言模型(0)总结&实测minigpt是先提出来的，将视觉编码器和LLM对齐，blip2和它还是有蛮大区别的。minigpt4主要核心在于训练Linear的时候采用了2个阶段。第一个阶段使用low-level的数据集(500万对)进行训练，第二个阶段针对low-level的数据集进行了手动筛选(使用GPT生成每个图片的文字标题-5000对，并且手动筛选出生成出来比较符合图片内容
