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當今數字化時代，多模態技術正迅速改變我們與信息互動的方式。多模態被定義為在特定語境中多種符號資源的共存與協同。這種技術通過整合不同模態的數據，如文本、圖像、音頻等，為用戶提供更豐富、更自然的交互體驗。
近年來，多模態技術取得了顯著進展，尤其是在深度學習和變換器架構的推動下，多模態模型能夠更靈活地處理和融合多種輸入模態的信息。這些進步不僅提升了模型的性能，也為實現更通用的人工智能奠定了基礎。今天小圖給大家精選3篇CVPR有關多模態方向的論文，請注意查收！
圖靈學術論文輔導
論文一：Beyond Text: Frozen Large Language Models in Visual Signal Comprehension
方法：
文章首先將圖像視為一種“外語”，通過V2L Tokenizer將其翻譯為LLM詞匯表中的離散詞。然后，利用擴展的LLM詞匯表和CLIP模型生成全局和局部令牌，分別用于捕捉圖像的語義信息和細節特征。最后，通過結合任務指令、上下文學習樣本和這些令牌，使凍結的LLM能夠執行多種視覺理解任務，如圖像識別、圖像描述和視覺問答。
創新點：
提出了Vision-to-Language Tokenizer，將圖像轉換為LLM詞匯表中的離散詞，使LLM能夠直接處理視覺信息。
引入了詞匯擴展技術，通過構建雙詞和三詞組合來增強LLM詞匯表的語義表示能力，從而提高對圖像的語義理解。
設計了全局和局部令牌，分別用于圖像理解任務和圖像去噪任務，實現了對圖像的多層次理解和生成。
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2403.07874
圖靈學術論文輔導
論文二：InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
方法：
文章首先設計了一個60億參數的視覺編碼器 InternViT-6B，并通過多語言增強的LLaMA初始化語言中間件QLLaMA來對齊視覺特征和語言模型。接著，利用從網絡收集的多源圖像-文本數據，采用漸進式對齊訓練策略，先進行對比學習，再進行生成學習，最后進行監督微調。這種設計使InternVL能夠在多種視覺和視覺-語言任務上展現出強大的性能，如圖像分類、視頻分類、圖像-文本檢索、圖像描述、視覺問答和多模態對話等。
創新點：
提出了InternVL，這是首個將視覺基礎模型擴展到60億參數并與LLM對齊的模型，有效填補了視覺基礎模型與LLM之間的參數規模和特征表示能力的差距。
引入了漸進式圖像-文本對齊策略，先在大規模噪聲數據上進行對比學習，再在高質量數據上進行生成學習，確保了訓練的穩定性并持續提升模型性能。
設計了參數平衡的視覺和語言組件，包括60億參數的視覺編碼器和80億參數的語言中間件，能夠靈活組合以應對對比學習和生成學習任務。
論文鏈接：
?https://arxiv.org/pdf/2312.14238
圖靈學術論文輔導
論文三：ViLa-MIL: Dual-scale Vision-Language Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification
方法：
文章首先利用凍結的LLM生成與WSI不同分辨率對應的雙尺度視覺描述性文本提示，以更好地利用病理診斷中的先驗知識。接著，為高效處理WSI，提出了原型引導的圖像分支解碼器，通過分組相似圖像塊特征并逐步聚合，生成最終的幻燈片特征。同時，引入上下文引導的文本分支解碼器，借助多粒度圖像上下文信息優化文本特征。最后，通過計算圖像特征和文本特征之間的相似性，結合交叉熵損失函數進行端到端訓練，從而實現對WSI的分類。
創新點：
提出了雙尺度視覺描述性文本提示，基于凍結的大語言模型生成，能夠有效提升VLM的性能，使其更好地捕捉WSI中的診斷相關特征。
設計了原型引導的圖像分支解碼器，通過將相似的圖像塊特征分組到同一原型中，逐步聚合圖像塊特征，從而更有效地處理WSI。
引入了上下文引導的文本分支解碼器，利用多粒度圖像上下文來增強文本特征，進一步提升模型對WSI的分類能力。
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2502.08391
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