NEURAL Telegram 10017
Forwarded from Machinelearning
🌟 BLIP3-o: универсальная модель для анализа и генерации изображений.

Salesforce AI Research выпустила BLIP3-o, набор полностью открытых унифицированных мультимодальных моделей, которые могут как понимать, так и генерировать изображения.

Под капотом у BLIP3-o гибрид авторегрессионной модели (генерирует промежуточные семантические признаки) и диффузионного трансформера (он превращает их в изображения).

В ходе работы разработчики провели ряд экспериментов для выбора оптимальной стратеги для архитектуры и обучения. Апробации гипотез показали, что использование CLIP работает эффективнее, чем традиционный VAE.

CLIP создает более компактные и информативные представления, что ускоряет обучение и улучшает качество генерируемых изображений. А flow matching лучше , чем подход с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE): инференс в итоге более разнообразный и визуально качественный.

Наилучшие результаты обучения показал подход, при котором модель сначала обучают понимать изображения, а затем замораживают эти навыки, переключаясь на обучение генерации картинок.

На основе этих принципов и были созданы модели BLIP3-o 8B и BLIP3-o 4B.

В оценках по эталонным тестам BLIP3-o 8B набрала 1682.6 на MME-P, 50.6 на MMMU и 0.84 на GenEval. Исследование с оценкой человеком, сравнивающее BLIP3-o с Janus Pro, показало, что BLIP3-o лучше как по визуальному качеству, так и по соответствию промпту.

В будущем Salesforce планирует расширить возможности модели: редактирование существующих изображений, поддержка визуальных диалогов и пошаговая генерация.


🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #BLIP3o #Salesforce
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/neural/10017
Create:
Last Update:

🌟 BLIP3-o: универсальная модель для анализа и генерации изображений.

Salesforce AI Research выпустила BLIP3-o, набор полностью открытых унифицированных мультимодальных моделей, которые могут как понимать, так и генерировать изображения.

Под капотом у BLIP3-o гибрид авторегрессионной модели (генерирует промежуточные семантические признаки) и диффузионного трансформера (он превращает их в изображения).

В ходе работы разработчики провели ряд экспериментов для выбора оптимальной стратеги для архитектуры и обучения. Апробации гипотез показали, что использование CLIP работает эффективнее, чем традиционный VAE.

CLIP создает более компактные и информативные представления, что ускоряет обучение и улучшает качество генерируемых изображений. А flow matching лучше , чем подход с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE): инференс в итоге более разнообразный и визуально качественный.

Наилучшие результаты обучения показал подход, при котором модель сначала обучают понимать изображения, а затем замораживают эти навыки, переключаясь на обучение генерации картинок.

На основе этих принципов и были созданы модели BLIP3-o 8B и BLIP3-o 4B.

В оценках по эталонным тестам BLIP3-o 8B набрала 1682.6 на MME-P, 50.6 на MMMU и 0.84 на GenEval. Исследование с оценкой человеком, сравнивающее BLIP3-o с Janus Pro, показало, что BLIP3-o лучше как по визуальному качеству, так и по соответствию промпту.

В будущем Salesforce планирует расширить возможности модели: редактирование существующих изображений, поддержка визуальных диалогов и пошаговая генерация.


🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #BLIP3o #Salesforce

BY Neural Networks | Нейронные сети






Share with your friend now:
tgoop.com/neural/10017

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. Hui said the time period and nature of some offences “overlapped” and thus their prison terms could be served concurrently. The judge ordered Ng to be jailed for a total of six years and six months. Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said.
from us


Telegram Neural Networks | Нейронные сети
FROM American