Migician是由清华大学、北京交通大学和华中科技大学联合推出的一款多模态视觉定位模型,专门用于自由形式的多图像定位(Multi-Image Grounding, MIG)任务。该模型能够根据文本描述、图像或两者的组合,在多幅图像中精确定位相关的视觉区域。
Migician功能特点:
1、跨图像定位:
Migician能够在多幅图像中找到与查询相关的对象或区域,并给出其精确位置(如坐标框)。
2、灵活的输入形式:
支持多种输入形式,包括文本描述、图像或两者的组合。例如,用户可以输入“在图2中找到与图1相似的物体,但颜色不同”。
3、多任务支持:
Migician能够处理多种与多图像相关的任务,如对象跟踪、差异识别、共同对象定位等。
4、高效推理:
采用端到端的模型设计,直接在多图像场景中进行推理,避免了传统方法中多步推理带来的复杂性和错误传播问题。
5、大规模数据集支持:
Migician基于MGrounding-630k数据集进行训练,该数据集包含超过63万条多图像定位任务的数据,涵盖多种任务类型。
6、两阶段训练方法:
第一阶段:模型在多种多图像任务上进行训练,学习基本的多图像理解和定位能力。
第二阶段:基于自由形式的指令调优,提升模型在复杂查询下的定位能力。
7、多模态融合与推理:
结合视觉和语言模态的信息,Migician能够处理复杂的视觉语义信息,例如通过对比、相似性或功能关联来定位目标对象。
8、模型合并技术:
通过模型合并技术,将不同训练阶段的权重进行平均,优化整体性能。
Migician应用场景:
1、自动驾驶:快速定位车辆周围的目标(如行人、障碍物),支持多视角感知和动态目标跟踪。
2、安防监控:多摄像头联动识别异常行为或目标,分析人群聚集、快速移动等异常情况。
3、机器人交互:精准定位目标物体,支持机器人在复杂环境中完成抓取、导航等任务。
4、图像编辑:分析多幅图像内容,实现对象替换、删除或创意内容生成。
5、医疗影像:融合多模态影像,快速定位病变区域或异常组织,支持动态监测。
Migician相关网址:
1、Migician官网:https://migician-vg.github.io/
2、GitHub仓库:https://github.com/thunlp/Migician
3、HuggingFace模型库:https://huggingface.co/Michael4933/Migician
4、arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.05767
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