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 …

Blip Design Tokens (BETA), refers to the attributes of the User Interface (UI) elements such as color, spacing, typeface, etc.. Latest version: 1.73.0, last published: 5 days ago. Start using blip-tokens in your project by running `npm i blip-tokens`. There are 7 other projects in the npm registry using blip-tokens.

BLIP-2是一个经典的图文多模态模型，其通过query tokens和Q-Former的机制有效地减少了训练成本和模型灾难遗忘的问题。 BLIP-2采用了两阶段训练方式来解决图像和文本的gap。

BLIP 是一种多模态 Transformer 模型，主要针对以往的视觉语言训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 框架的两个常见问题： 大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或者基于生成的任务方面表现出色，很少有可以兼顾的模型。 大多数现有的预训练模型为了提高性能，使用从网络收集的嘈杂图像-文本对扩展数据集。 这样虽然提高了性能，但是很明显这个带噪声的监督信号肯定不是最优的。 BLIP 这种新的 VLP 框架可以灵活地在视觉理解任务上和生成任务上面迁 …

Blip Design Tokens (BETA), refers to the attributes of the User Interface (UI) elements such as color, spacing, typeface, etc. Icons are generated in svg, and in this process we convert to base64 keeping them all within a single JSON file.

NLP任务的transformer会对输入的token新增[CLS]token，通过训练将文本的信息融入到[CLS]token中。 在分类、检索等下游任务中将 [CLS] token对应位置的输出作为文本的表征。

2024年10月21日 · 最核心的仍然是attention机制： vit将patch做encoder后，加上time信息，然后flat成一个sequence， 最核心的就是和learned latent queries做attention了，让query里面的token找到image的强相关token ，最后通过FFW适当降维，输出固定数量的vision token，减小后续的计算 …

2024年9月8日 · BLIP3 也引入了 Llava next 中的 Any-Resolution Vision Token Sampling 策略，具体过程如下： step1: 找到最优分辨率. 预设了一些模版，通过下面的目标找到输入图片最适合的分辨率. Objection:Argmint (wasted_resolution), t = 1, 2, ⋯ N O b j e c t i o n: A r g min t (w a s t e d _ r e s o l u t i o n), t = 1, 2, ⋯ N. 其中t为模版的索引，一共有 N 个预设模版.

2023年5月15日 · “BLiP”代表“Bidirectional Language-Independent Parser”，是一个用于自然语言处理的模型。 该模型使用了自注意力机制（self-attention），可以自动地对输入语句进行编码，从而提取出其语言特征。 在这个链接中，我们可以看到一些文件和文件夹，这些都是与BLiP-2模型有关的代码和数据。 其中， modeling_blip_2.py 文件定义了BLiP-2模型的架构，包括了embedding、Self-Attention、全连接层等。 training_args_blip_2.py 文件包含了用于训练模型时的参数，例 …

2023年3月1日 · BLIP-2 通过在冻结的预训练图像编码器和冻结的预训练大语言模型之间添加一个轻量级 查询 Transformer (Query Transformer, Q-Former) 来弥合视觉和语言模型之间的模态隔阂 (modality gap)。 在整个模型中，Q-Former 是唯一的可训练模块，而图像编码器和语言模型始终保持冻结状态。 Q-Former 是一个 transformer 模型，它由两个子模块组成，这两个子模块共享相同的自注意力层: 图像 transformer 从图像编码器中提取固定数量的输出特征，这里特征的个数 …