探索多模态智能的新高度
《Monkey: Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large Multi-modal Models》
研究背景:多模态大模型(LMM)是整合了文本和视觉处理能力的先进人工智能系统,GPT-4展示的强大多模态能力引发了对多模态大模型的研究热潮。
研究亮点:旨在构建一个凭借丰富知识和出色对话能力,能够同人类一样深入理解和感知世界的通用多模态大模型。
技术突破:构建了通用多模态大模型Monkey,它在图像描述和视觉问答任务方面超越了众多现有知名模型,同时也在文本密集的问答任务中表现出显著优势,甚至在某些样本上超越了OpenAI的多模态大模型GPT-4V。
团队贡献:在白翔教授的指导下,suncitygroup太阳官网硕士生李长、杨彪为共同第一作者,该项工作得到了国家自然科学基金项目的支持。
学术成就:被人工智能领域的国际顶级会议CVPR2024接收为Highlight(全球仅324篇),曾名列Meta AI公认的国际权威“司南”多模态大模型排行榜的开源模型榜首。
创新图像抠图技术的突破
《In-Context Matting》
研究背景:图像抠图是计算机视觉中的一个重要任务,本研究克服了抠图中准确锁定前景的挑战。
研究亮点:提出了一种新颖的图像抠图任务设置——上下文抠图,平衡了抠图精度与自动化水平。
技术突破:引入了IconMatting模型,这是一种基于预训练的文本到图像扩散模型,能够通过给定一张特定前景的参考图像和引导先验,利用参考上下文在一批同类前景的目标图像上实现自动alpha蒙版估计,无需额外辅助输入。
团队贡献:suncitygroup太阳官网硕士研究生郭赫在陆昊副教授和曹治国教授的指导下完成。
学术成就:“In-Context Matting”在CVPR 2024以亮点论文的形式进行了海报展示。此外,团队另一篇论文“Unifying Automatic and Interactive Matting with Pretrained ViTs”也在大会上进行了展示。两篇论文均聚焦于图像抠图领域,展现了团队在这一前沿领域的研究实力。
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