BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation Announcement: BLIP is now officially integrated into LAVIS - a one-stop library for language-and-vision research and applications!

2023年12月25日 · BLIP 全称是 Bootstrapping Language-Image Pre-training，是一种 统一视觉语言理解与生成的预训练模型。这里的 Bootstrapping 指的是利用 Captioner-Filter 机制来生成文本标注：Captioner 生成标注，Filter 去除标注中的噪声，从而得到更准确的标注，提高数据的质量和数 …

2022年1月28日 · 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.

2024年12月12日 · BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）模型是Salesforce公司开发的一个先进的视觉-语言预训练模型，专门用于图像描述生成任务。 本文将详细介绍如何安装和使用BLIP-Image-Captioning-Base模型，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。 在开始安装之前，确保您的系统满足以下要求： 操作系统：支持Linux、Windows和macOS。 硬件：建议使用至少8GB内存的计算机，并配备NVIDIA GPU（推荐显存8GB以上）以获得更好的性能。 Python版 …

BLIP also demonstrates strong generalization ability when directly transferred to videolanguage tasks in a zero-shot manner. Code, models, and datasets are released. This model was contributed by ybelkada. The original code can be found here. Resources. Jupyter notebook on how to fine-tune BLIP for image captioning on a custom dataset; BlipConfig

2023年6月4日 · 摘要：本文介绍了使用BLIP对图像进行文本预测的教程，包括准备工作、测试示例和结论。 通过安装必要的软件和模型，并运行示例代码，可以实现对图像的文本预测。

BLIP的主要创新点在于： 设计了一种med的模型结构，分别处理ITC、ITM、LM三种任务，并在一定程度上实现了参数共享。 设计了一种数据筛选方式，Caption and Filter，对有噪音的数据集进行优化。 相关链接. BLIP github代码仓库： https:// github.com/salesforce/B LIP

BLIP 的模型结构看上图，会涉及4个结构（Image-grounded Text Decoder 、Image-grounded Text Encoder 、Image-grounded Text Decoder）和3种损失（ ITC 、 ITM 、LM）。 （1）4个结构. Image Encoder (ViT) ：首先进行图像特征的提取； Text Encoder (BERT) ：这是一个标准的 BERT，提取文本的特征；

BLIP (Bootstrapping Language-Image Pretraining)是 salesforce 在2022年提出的多模态框架，是理解和生成的统一，引入了跨模态的编码器和解码器，实现了跨模态信息流动，在多项视觉和语言任务取得SOTA。 在AIGC中通常用来给图像生成prompt，好的prompt对交叉注意力的微调非常关键，例如ControlNet中的Automatic Prompt就是BLIP生成的。 为什么叫Bootstrapping，是因为训练数据来自网络图文对，包含大量噪声，所以 增加了一个在线数据打标签和清理的任务，把处 …

2024年10月21日 · 截止目前，图片检索领域最出名的应该是openAI的clip了，分别用bert和vit对text和image做encoder，然后让配对的embedding接近，不配对的embedding拉远，通过这种方法达到text匹配（检索）image的目的！

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 …

2025年1月16日 · Path: /datasets/ai/blip2: URL: https://huggingface.co/Salesforce/blip2-opt-2.7b: Downloaded: 2025-01-16: Cite: Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, & Steven Hoi.

2023年1月30日 · This paper proposes BLIP-2, a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen pre-trained image encoders and frozen large language models. BLIP-2 bridges the modality gap with a lightweight Querying Transformer, which is pre-trained in two stages.

2023年3月1日 · blip-2 是一种零样本视觉语言模型，可用于各种含图像和文本提示的图像到文本任务。 这是一种效果好且效率高的方法，可应用于多种场景下的图像理解，特别是当训练样本稀缺时。

本文将详细介绍如何使用BLIP模型进行图像描述生成，包括环境配置、数据预处理、模型加载和配置、任务执行流程以及结果分析。 在使用BLIP模型进行图像描述生成之前，首先需要配置适当的环境。 以下是环境配置的基本要求： Python版本：建议使用Python 3.7或更高版本。 PyTorch：模型依赖于PyTorch框架，建议安装PyTorch 1.10或更高版本。 Transformers库：需要安装Hugging Face的Transformers库，用于加载和使用BLIP模型。 其他依赖项：根据具体需求，可能还需 …

2022年2月23日 · To address these limitations, we propose BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for unified vision-language understanding and generation. BLIP introduces: a new dataset bootstrapping method for learning from noisy web data. BLIP achieves state-of-the-art performance on seven vision-language tasks, including:

BLIP-2 is a zero-shot visual-language model that can be used for multiple image-to-text tasks with image and image and text prompts. It is an effective and efficient approach that can be applied to image understanding in numerous scenarios, especially when examples are scarce.

2024年11月26日 · Learn about the BLIP (Bootstrapped Language-Image Pretraining) model, how it bridges the gap between images and language, and how it can transform applications with real-world examples.

2024年8月12日 · BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) is an innovative model developed by Hugging Face, designed to bridge the gap between Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV). By leveraging large-scale pre-training on millions of image-text pairs, BLIP is adept at tasks such as image captioning, visual question answering (VQA ...

2024年12月26日 · BLIP模型是一种端到端的视觉语言预训练模型，它能够同时处理理解和生成任务。 通过利用噪声图像-文本对进行自监督学习，BLIP模型在图像描述、视觉问答和图像-文本检索等多种任务上取得了最先进的结果。 在使用BLIP模型之前，您需要确保您的计算环境已经安装了必要的依赖库。 以下是一个简单的环境搭建指南： 让我们从一个简单的图像描述实例开始。 以下是如何使用BLIP模型生成图像描述的代码： BLIP模型的核心在于其预训练过程，它通过自监督 …