- 1JavaScript学习（基础）_课程 javascript基础
- 2Ubuntu22.04.01Desktop桌面版安装记录221109_hwclock: use the --verbose option to see the detai
- 3python怎样给对象赋值_python 对象/变量&赋值的几点思考
- 4如何升级到 Docker Compose v2_docker-compose 版本过低,请升级至v2+!
- 5python 数字人视频生成_python的数字人面部表情视频
- 6The authentication type 10 is not supported_the authentication type 10 is not supported. check
- 7分布式消息通知----Kafka集群部署_kafka分布式部署
- 8unity配置.asset文件_unity .asset
- 9使用QT实现点餐ui界面_qt点餐系统
- 10pyqt5界面的布局与资源文件的载入_pyqt5布局文件
【LLM多模态】Cogview3、DALL-E3、CogVLM、CogVideo模型
赞
踩
note
VisualGLM-6B模型
VisualGLM 是一个依赖于具体语言模型的多模态模型，而CogVLM则是一个更广阔的系列，不仅有基于GLM的双语模型，也有基于Llama2系列的英文模型。这次开源的 17B 模型就是基于Vicuna-7B 的英文模型。
图生文：CogVLM-17B模型
多模态模型CogVLM-17B（开源）：
Github：https://github.com/THUDM/CogVLM
Huggingface：https://huggingface.co/THUDM/CogVLM
魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogVLM
Paper：https://github.com/THUDM/CogVLM/blob/main/assets/cogvlm-paper.pdf
1. 模型架构
思想：视觉优先
之前的多模态模型：通常都是将图像特征直接对齐到文本特征的输入空间去，并且图像特征的编码器通常规模较小，这种情况下图像可以看成是文本的“附庸”，效果自然有限。
模型共包含四个基本组件：ViT 编码器，MLP 适配器，预训练大语言模型（GPT-style）和视觉专家模块。
- ViT编码器：在 CogVLM-17B 中，采用预训练的 EVA2-CLIP-E。
- MLP 适配器：MLP 适配器是一个两层的 MLP（SwiGLU），用于将 ViT 的输出映射到与词嵌入的文本特征相同的空间。
- 预训练大语言模型：CogVLM 的模型设计与任何现有的 GPT-style的预训练大语言模型兼容。具体来说，CogVLM-17B 采用 Vicuna-7B-v1.5 进行进一步训练；也选择了 GLM 系列模型和 Llama 系列模型做了相应的训练。
- 视觉专家模块：在每层添加一个视觉专家模块，以实现深度的视觉 - 语言特征对齐。具体来说，每层视觉专家模块由一个 QKV 矩阵和一个 MLP 组成。
训练方式：
- 模型在15亿张图文对上预训练了4096个A100*days，并在构造的视觉定位（visual grounding）数据集上进行二阶段预训练。
- 在对齐阶段，CogVLM使用了各类公开的问答对和私有数据集进行监督微调，使得模型能回答各种不同类型的提问。
2. 模型效果
CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。这些基准大致分为三类（共 14 个），包括图像字幕（Image Captioning）、视觉问答（Visual QA）、视觉定位（Visual Grounding）。
文生图：CogView3模型
链接：https://github.com/THUDM/CogView
DALL-E3模型
论文：https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
CogVideo模型
论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.15868
代码链接：https://github.com/THUDM/CogVideo
模型训练方法：
- 首先基于本文作者团队提出的文本合成图像模型CogView2，CogView2是一个包含60亿参数的预训练transformer模型，CogVideo可以看做是CogView2的视频升级版本，CogVideo共有94亿个参数，并在540万个文本视频对上进行了训练。
- CogVideo的训练主要基于本文提出的多帧分层生成框架，具体来说就是先根据CogView2通过输入文本生成几帧图像，然后再根据这些图像进行插帧提高帧率完成整体视频序列的生成。为了更好的在嵌入空间中对齐文本和视频片段，提高模型对文本预训练知识的迁移，作者提出了一种双通道注意力机制来提高性能。
- 此外为了应对模型超大的参数和长视频序列的存储压力，作者将Swin Transformer[4]中的滑动窗口引入到了本文的自回归视频生成任务中
多帧率分层训练方法：
网易伏羲-丹青模型
丹青模型基于原生中文语料数据及网易自有高质量图片数据训练，与其他文生图模型相比，丹青模型的差异化优势在于对中文的理解能力更强，对中华传统美食、成语、俗语、诗句的理解和生成更为准确。比如，丹青模型生成的图片中，鱼香肉丝没有鱼，红烧狮子头没有狮子。基于对中文场景的理解，丹青模型生成的图片更具东方美学，能生成“飞流直下三千尺”的水墨画，也能生成符合东方审美的古典美人。
Reference
[1] https://github.com/THUDM/CogVLM
[2] CogVLM：智谱AI 新一代多模态大模型
[3] CogView：通过Transformer掌握文本到图像的生成
[4] 清华联合BAAI提出第一个开源预训练文本视频生成模型CogVideo
[5] OpenAI最新的文本生成图像大模型DALL·E3
[6] （2023，DALL-E3，两步微调，标题重建）通过更好的标题改进图像生成
