多粒度（multiresolution）和多尺度（multiscale）多粒度（multiresolution）和多尺度（multiscale）都是指在不同的空间或时间尺度上对数据或信号进行分析和处理。其中多尺度：通常是指在不同的空间或时间尺度上对数据或信号进行分析和处理，通常采用不同的滤波器或分解方法，以从低到高分析不同尺度的信号结构。例如，在图像处理中，可以使用高斯金字塔或小波变换对图像进行多尺度分析。多尺度分析可以用于识别不同尺度的特征，例如，在图像中检测不同大小的物体或在信号中检测不同频率的成分。多粒度：则更加强调数据的分辨率不同，特别是在数字图像处理中，指的是不同分辨率的图像表示。例
所有采用LLM作为其工作流程一部分的企业都面临风险，那些依赖LLM作为其业务核心部分来分析和分类图像的企业面临的风险最大。攻击者使用各种技术可能会迅速改变图像的解释和分类方式，由于错误信息而造成更多混乱的结果。 一旦LLM的提示符被覆盖，它更有可能对恶意命令和执行脚本更加视而不见。通过在上传到LLM的一系列图像中嵌入命令，攻击者可以发起欺诈和行动破坏，同时促成社交攻击。 图像是LLM无法防御的攻击媒介 由于LLM在其处理过程中没有数据清理步骤，因此每个映像都是可信的。就像让身份在网络上自由漫游而不对每个数据集、应用程序或资源进行访问控制一样，上传到LLM的图像也是如此。拥有私有LLM的企业必
一、多模态大模型的历史发展上图这张照片是1956年在美国达特茅斯学院召开的第一届人工智能workshop，这次会议也被认为拉开了人工智能的序幕，与会者主要是符号逻辑学届的前驱（除了前排中间的神经生物学家PeterMilner）。然而这套符号逻辑学理论在随后的很长一段时间内都无法实现，甚至到80年代90年代还迎来了第一次AI寒冬期。直到最近大语言模型的落地，我们才发现真正承载这个逻辑思维的是神经网络，神经生物学家PeterMilner的工作激发了后来人工神经网络的发展，也正因为此他被邀请参加了这个学术研讨会。2012年，Tesla自动驾驶主管Andrew在博客上发布了上面这张图，显示当时美国总统
最近多模态大模型是真热闹啊。这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源，模型权重在HuggingFace上可以看到。该模型具备强大的图像理解能力。照片、图表、PDF、界面UI都不在话下。能从这么一张复杂的食物网里理清楚各个生物之间的关系。提问：道格拉斯冷杉针叶缺失了，哪种生物会灭绝？回答：红树田鼠。也能从密密麻麻的连线图里找到，权游“小指头”扮演者AidanGillen出演过HBO两个系列的剧。看得懂专业图表，可以帮你找到想要的数据。提问：（左图）24、32、33、42这组数字序列中丢了哪个数？回答：29一张包含多个图表
目前的开放世界目标检测模型大多遵循文本查询的模式，即利用类别文本描述在目标图像中查询潜在目标，但这种方式往往会面临「广而不精」的问题。论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.18980代码地址：https://github.com/YifanXu74/MQ-Det为此，中科院自动化等机构的研究人员提出了基于多模态查询的目标检测MQ-Det，以及首个同时支持文本描述和视觉示例查询的开放世界检测大模型。MQ-Det在已有基于文本查询的检测大模型基础上，加入了视觉示例查询功能。通过引入即插即用的门控感知结构，以及以视觉为条件的掩码语言预测训练机制，使得检测器在保持高泛化性的同
LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodalModel)的代表，它不仅继承了LLM(LargeLanguageModel)的文本处理能力，还加入了图像处理的功能，实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比，GPT-V更加强大和灵活，能够更深入地理解和生成与图像相关的内容。这种进化打开了无数新的应用可能性，从图像描述、创意设计到复杂的图文结合任务，GPT-4V都展现出了卓越
当我们谈到人类感知的多样性时，我们会意识到不同的感官信息对我们的认知和理解是至关重要的。例如，我们在观看一部电影时，不仅仅是通过视觉来理解其中的情节，还可以通过声音、配乐、文字等多种方式来获得更加丰富的信息。类似地，对于一张图片或一段文字，我们也可以从多个角度来理解和感知它们。在机器学习领域中，这种多种形式的感知被称为多模态学习。多模态学习旨在将多种不同形式的数据结合在一起进行分析和处理，例如图像、声音、文本等。多模态深度学习是一种基于深度学习的多模态学习方法，旨在通过深度神经网络来处理和分析多模态数据集。与传统的深度学习方法不同，多模态深度学习需要解决许多挑战，例如如何将不同形式的数据结合在
GPT-4近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以GPT-4V、谷歌Bard为代表的多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs)将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的MLLMs在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源MLLMs的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用MLLMs的对抗鲁棒性还少有人探索。为了更好地理解商用MLLMs的漏洞，清华朱军教授领衔的人工智能基础理论创新团队围绕商用MLLM的对抗鲁棒性展开了研究。尽管
前言 第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The6thChineseConferenceonPatternRecognitionandComputerVision,PRCV2023）已于近期在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。合合信息 在讲解多模态及图像安全之前，我们先对合合信息科技做一个简单的介绍吧。 上海合合信
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
