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背景介绍

随着大数据和人工智能技术的快速发展，多模态视觉语言模型（Multi-modality Vision Language Models）已成为近年来研究的热点。这类模型通过融合图像和文本信息，能够更好地理解和生成复杂的视觉语言内容，广泛应用于图像标注、视觉问答、内容生成等领域。然而，开发和训练这类高效、精确且可扩展的多模态模型仍面临巨大挑战，包括如何处理不同模态间的复杂交互、如何提高模型的理解和生成能力、以及如何处理巨大的模型尺寸和计算成本等问题。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 dvlab-research/MiniGemini，该项目在 GitHub 有超过 2.5k Star，一句话介绍该项目：Official implementation for Mini-Gemini

项目介绍

Mini-Gemini 项目提供了一系列从 2B 到 34B 的密集型和 MoE 大型语言模型（LLMs），这些模型能够同时处理图像理解、推理和生成。Mini-Gemini 基于 LLaVA 构建，采用双重视觉编码器，提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选；提出了补丁信息挖掘，以执行高分辨率区域与低分辨率视觉查询之间的补丁级挖掘；并使用 LLM 将文本与图像结合起来，同时进行理解和生成。该项目已经公开了论文、在线演示、代码、模型和数据，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。

以下是模型的构成：

如何使用

1、克隆仓库：

git clone https://github.com/dvlab-research/MiniGemini.git

2、安装所需包：

conda create -n minigemini python=3.10 -yconda activate minigeminicd MiniGeminipip install --upgrade pippip install -e .

3、若进行训练案例，需安装额外包：

pip install ninjapip install flash-attn --no-build-isolation

以下是一些命令行使用示例：

项目推介

Mini-Gemini 是多模态视觉语言模型领域的一次重要突破，它不仅涵盖了从语言到图像的综合理解和生成能力，而且通过提供预训练和微调模型，极大地简化了多模态任务的开发流程。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/dvlab-research/MiniGemini

开源项目作者：dvlab-research

开源协议：

以下是参与项目建设的所有成员：

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