Dec 25, 2023 · blip是一种基于vlp的新框架，统一并灵活地应用于视觉-语言理解任务和生成任务。blip通过引导生成图像描述来有效利用噪声网络数据，从而在多个下游任务上取得了最先进的性能。

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BLIP （Bootstraping language image pre-training） 基本思想 ： 兼顾图文理解和生成的多模态模型（Multimodal mixture of Encoder-Decoder），同时在三个视觉语言目标上联合预训练：图像文本对比学习ITC、图像文本匹配ITM、图像条件语言建模LM；同时提出了一种高效利用网络收集的 ...

blip是一系列开源的多模态大模型。 该系列的技术路线从无差别”拼接“不同模态及任务的模型，演变为以LLM为核心、将视觉特征转化为文本token的多模态模型。

Feb 12, 2025 · BLIP-2（Bootstrapping Language-Image Pretraining 2）是BLIP模型的改进版本，旨在通过更加高效和精细的方式提升视觉-语言任务的性能。 BLIP-2 由 3 个模型组成：类似 CLIP 的图像编码器、查询转换器 (Q-Former) 和大型语言模型 ，并在多个视觉-语言任务上表现出 …

Oct 1, 2023 · blip通过联合训练三个损失函数：图像-文本对比损失（itc）、图像-文本匹配损失（itm）和语言建模损失（lm），以实现多任务学习和迁移学习。 - 训练方式的区别：除了对比学习，blip还采用了一种高效率利用噪声网络数据

Jan 28, 2022 · In this paper, we propose BLIP, a new VLP framework which transfers flexibly to both vision-language understanding and generation tasks. BLIP effectively utilizes the noisy web data by bootstrapping the captions, where a captioner generates synthetic captions and a filter removes the noisy ones.

本文介绍 Salesforce 的 BLIP 系列多模态模型， BLIP-1 的主要亮点是提供了一种持续迭代的 caption 提升方法，即一边生成数据，一边过滤选择数据； BLIP-2 则使用 Q-Former 高效低成本的对齐预训练视觉/语言特征； InstructBLIP 则引入 instruction 数据进一步提升效果。 但现在 Q-Former 由于效果不好， Projector 基本都被 MLP 取代了。 BLIP 提出一种方法，通过 bootstrapping caption 数据以更有效地利用带噪声的 web 数据，其中 captioner 生成 caption， …

Sep 27, 2024 · Blip 可以在不同的平台 (Android、Mac、Windows、iPhone) 上使用，不像苹果的 AirDrop 或Google 的 Nearby Share 受设备距离的限制，而且它在传输非常大的文件时也更可靠。 Blip 的独特之处不仅在于其强大的功能，还体现在对流畅用户体验的追求。 它的设置简单，界面直观整洁，即使是技术小白也能轻松上手。 跨平台兼容性则确保了在不同设备间的无缝集成。 Blip 的文件传输速度极为出色，并且在各种设备上都能稳定运行。 与此同时，Blip 注重用户隐 …

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