入门参考：跟着chatgpt一起学|多模态入门-CSDN博客学习笔记（上）：多模态论文串讲-学习笔记（上）-CSDN博客学习参考：多模态论文串讲·下【论文精读·49】_哔哩哔哩_bilibili学习笔记上介绍只使用transformer encoder的方法，本文来介绍下同时使用transformerencoder和decoder的方法。

前言本篇介绍为什么多模态大语言模型（MLLM）最近的工作中用BLIP2中Q-Former结构的变少了？简单来说，相较于MLP的方案，即LLaVA-1.5，BLIP-2中的Q-Former模型在参数量上更为庞大，其收敛过程也相对缓慢。在同等条件下，Q-Former的性能并未达到LLaVA-1.5所展现出的卓越水平。值得注意的是，即使在数据

fromtransformersimportBlipProcessor,BlipTextConfigfromtransformers.models.blip.modeling_blip_textimportBlipTextLMHeadModelfromtransformersimportAutoTokenizermodel=BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("huggingface.co/Salesforc

简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订

来源网址：https://medium.com/@enrico.randellini/image-and-text-features-extraction-with-blip-and-blip-2-how-to-build-a-multimodal-search-engine-a4ceabf51fbe结合ViT和LLM的力量进行图像-文本检索任务引言图像与语言看似属于两个不同的领域，以及与之相关的常见问题。

背景：BLIP:DA-CLIP需要的目标： 为了在混合的退化数据集上训练DA-CLIP，作者使用引导式视觉语言框架BLIP为所有HQ图像生成描述。从HQ图像生成的描述是准确的，不传递退化信息。 然后，我们可以直接将这些干净的标题、LQ图像和相应的退化类型结合起来，构建图像-文本-退化类型

随着人工智能技术的快速发展，多模态大模型在各种应用领域展现出了巨大的潜力。然而，其训练过程存在着计算资源消耗大、训练时间漫长等问题，这限制了其在实际场景中的应用。为了解决这些问题，salesforce提出了一个新的训练方法，即基于冻结视觉编码器和LLM模型参数的高效训练多模态大模型（B

BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneratioPaper模型参数量训练数据量数据集来源BLIP224M-361M14M-129MCOCO,VisualGenome,Conceptual12M,SBUcaptionLAION-115M结构结构如Fig.2所示

请你作为一个代码翻译解释生成器，下面我会发送一个github链接给你，请你详细解析与介绍这个链接下代码好的，请发送链接。https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/blip_2/这是HuggingFace开发的transformers库中的一个模型:“BLiP-2”。

开场多模态串讲的上篇是比较传统的多模态任务多模态最后的模态交互很重要传统的缺点是都用了预训练的目标检测器，训练和部署都很困难。ViLT把预训练的目标检

因果关系的self-attention，拥有前半句，生成后半句解决了生成任务，如何解决噪声数据？BLIP2查询和当前这个文本最相关的图像信息是什么，同时把不想关的文本信息丢掉，目标

本文将介绍来自Salesforce研究院的BLIP-2模型，它支持一整套最先进的视觉语言模型，且已集成入