Qwen2-VL提升视觉语言模型对任何分辨率世界的感知能力讨-CSDN blink-领先的开发者技术社区

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_akhaliq

1 年前

truetechsavvyak

Qwen2-VL

提升视觉语言模型对任何分辨率世界的感知能力

讨论：https://huggingface.co/papers/2409.12191

我们介绍了Qwen2-VL系列，这是对先前Qwen-VL模型的高级升级，重新定义了视觉处理中的传统预定分辨率方法。Qwen2-VL引入了朴素动态分辨率机制，使模型能够动态处理不同分辨率的图像为不同数量的视觉标记。这种方法使模型能够生成更高效、更准确的视觉表示，更接近于人类的感知过程。该模型还集成了多模态旋转位置嵌入（M-RoPE），促进了文本、图像和视频之间位置信息的有效融合。我们采用统一的范式来处理图像和视频，增强了模型的视觉感知能力。为了探索大型多模态模型的潜力，Qwen2-VL研究了大型视觉语言模型（LVLM）的扩展规律。通过扩大模型规模（包括2B、8B和72B参数版本）和训练数据量，Qwen2-VL系列实现了高度竞争的性能。值得注意的是，Qwen2-VL-72B模型在各种多模态基准测试中取得了与GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等领先模型相当的结果，表现优于其他通用模型。

下一条：

Takin一批高质量的零样本语音生成模型讨论：https://huggingface.co/papers/2409.12139随着大数据和大型语言模型时代的到来，零样本个性化快速定制已成为重要趋势。在这份报告中，我们介绍了Takin AudioLLM，这是一系列技术和模型，主要包括Takin TTS、Takin VC和Takin Morphing，专门为有声书制作设计。这些模型能够进行零样本语音生成，生成的高质量语音几乎与真人语音难以区分，并能帮助个人根据自己的需求定制语音内容。具体来说，我们首先介绍Takin TTS，这是一种基于增强神经语音编解码器和多任务训练框架的神经编解码语言模型，能够在零样本的情况下生成高保真自然语音。对于Takin VC，我们倡导一种有效的内容和音色联合建模方法来提高说话者相似性，同时倡导基于条件流匹配的解码器以进一步增强其自然性和表现力。最后，我们提出了Takin Morphing系统，采用高度解耦和先进的音色和韵律建模方法，使个人能够以精确和可控的方式定制语音生成的音色和韵律。大量实验验证了我们的Takin AudioLLM系列模型的有效性和鲁棒性。