多模态上下文语义识别

多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息（如视觉、语言、音频等）的模型。 以下为一些常见的多模态模型示例： 智谱·AI 推出的具有视觉和语言双模态的模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。代码链接：。 Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini，它是 Google DeepMind 团队开发的，不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，被描述为一种“原生多模态大模型”，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间，Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试，但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

以下是对 26 个多模态大模型的全面比较总结： 1. Flamingo：是一系列视觉语言（VL）模型，能处理交错的视觉数据和文本，并生成自由格式的文本作为输出。 2. BLIP2：引入资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer，能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。 3. LLaVA：率先将 IT 技术应用到多模态（MM）领域，为解决数据稀缺问题，引入使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVABench。 4. MiniGPT4：提出简化方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐，能复制 GPT4 展示的功能。 5. mPLUGOwl：提出新颖的 MMLLMs 模块化训练框架，结合视觉上下文，包含用于评估的 OwlEval 教学评估数据集。 6. XLLM：陈等人将其扩展到包括音频在内的各种模式，具有强大的可扩展性，利用 QFormer 的语言可迁移性成功应用于汉藏语境。 7. VideoChat：开创高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。

多模态模型与多模态问答相关内容如下： Gemini 模型在图像理解方面表现出色，在多个基准测试中处于领先地位。它在高级对象识别、细粒度转录、空间理解和多模态推理等任务中展现出强大性能，在 zeroshot QA 评估中优于其他模型，在学术基准测试中如 MathVista 和 InfographicVQA 有显著改进，在 MMMU 基准测试中取得最好分数。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B 和 Visualglm6B。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持高分辨率图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。CogVLM17B 是多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型。VisualGLM6B 是支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 Zhang 等人（2023）提出了一种多模态思维链提示方法，将文本和视觉融入到一个两阶段框架中，多模态 CoT 模型（1B）在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。

多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息（如视觉、语言、音频等）的模型。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型，例如： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异，能实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 Gemini 模型本身也是多模态的，展示了无缝结合跨模态能力，能从表格、图表或图形中提取信息和空间布局，具有强大的推理能力，在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文，以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面表现出色。

以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。

AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先，上下文在英文中通常翻译为“context”，指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如，Claude 基于 token 限制上下文，简单理解就是每次和 AI 对话，所有内容字数加起来不能太多，如果超过了，它就会忘记一些内容，甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数，比如在一天之中，和它会话的次数有限制，可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。

回复限制和上下文限制不是一样的概念。 上下文（英文通常翻译为 context）指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时，上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 回复限制通常是指对模型生成回复内容的各种约束条件，例如让模型基于一个固定知识片段去回复内容，为避免模型产生幻觉而对提示词进行优化，将 Constraints 前置以更好地控制模型行为。例如在一些测试中，会出现模型在没有上下文时不回复，按照提供的知识准确回复但透露原文，知识片段大小影响回复，以及有错误知识片段时不回复等情况，这表明模型在处理用户输入时会进行一定程度的推理和验证，生成回复时会考虑多种因素，包括上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制等。

以下是关于上下文窗口和 tokens 限制的详细解释： Token 方面： Token 是大模型语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型自己的语言，大模型推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 上下文方面： 上下文指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响大模型回答的质量。 上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 目前常见模型的 token 限制： Claude 2 100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT 16k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT 4 32k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制的影响： 对一次性输入和一次对话的总体上下文长度同时生效。 当达到上限时，不是停止对话，而是遗忘最前面的对话，类似于鱼的短暂记忆。 查看 token 使用量： 对于 GPT，可以打开查看实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。 需注意 GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，且英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。 Token 限制对 Prompt 编写的影响：理解前面的内容后，答案应在您的脑海中有雏形。

上下文指对话聊天内容前、后的内容信息。在 AI 领域，其英文通常翻译为 context。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 从算法视角看，更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力有着发展历程：从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token。 从产品视角看，长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。 模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化，这一点值得观察。 在提示词中，上下文包含外部信息或额外的上下文信息，能够引导语言模型更好地响应。

目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例，它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力，而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理，在回复时是一个字一个字地推理生成内容，会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大，若每次计算都带入全量数据，算力难以承受，且仅算字的概率容易受不相干信息干扰，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外，系统的内存是大模型的上下文窗口，如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢，且模型可能失焦降低准确度，研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外，操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力，而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽的私有数据。

以下是为您整理的关于语义相似的 prompt 的相关内容： 在即梦 AI 视频生成中，prompt 应避免歧义和抽象，确保即梦能正确理解意图。错误案例为“举头望明月”，正确案例为“一位中国古代的男性抬头望着月亮，男人背对着镜头，忧愁的氛围，夜晚”。 介绍了多种音乐风格的提示词，如 Analog、Analogous、Angular、Animated 等，包括其定义、典型使用、示例和关联流派。 探讨了写提示词时，平时更多使用的是 Markdown 语法，它简单且大语言模型能很好理解。将 Lisp 提示词翻译成 Markdown 后，语义几乎一致，但在某些方面存在差异，如 Lisp 版本中 SVG 图形的丰富度和表现力优于 Markdown 版本，Markdown 版本会输出中间“思考”过程，有利于调试优化流程。

按照语义生成图像的方法主要有以下几种： 1. 在 ComfyUI 中： 条件输入：右侧的条件输入包括语义图、文本、已有图像等，表示生成图像时的上下文信息。通过多个节点模块实现，如文本提示，用户可输入文本作为生成图像的主要条件；语义图用于输入图像的语义信息，通过“条件控制”节点实现；已有图像可作为条件输入以指导最终生成的图像。CLIP 模型对图中的文本、语义图等条件信息进行编码，并通过交叉注意力机制引导图像生成。用户可通过文本输入节点、图像输入节点等调整条件及权重以达到特定效果。 编码器和解码器：编码器将输入图像映射到潜在空间，解码器将潜在表示映射回像素空间生成输出图像。在 ComfyUI 中，编码器可以是预训练的扩散模型的一部分，用户可通过加载不同模型或自定义节点实现编码过程，通过“图像输出”节点得到最终生成结果。 2. 在 OpenAI 中： 图像生成端点：允许在给定文本提示的情况下创建原始图像，生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素，较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细，越有可能获得想要的结果，可探索 DALL·E 预览应用程序中的示例获取更多提示灵感。 图像编辑端点：通过上传蒙版编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，且尺寸相同。 此外，GPT 4 也具备根据详细说明生成图像的能力，例如生成“一只青蛙跳进银行，问出纳员：你有免费的荷叶吗？出纳员回答：没有，但我们提供低利息的池塘升级贷款”的 2D 图像，以及“一个由浮岛、瀑布和桥梁组成的幻想景观，天空中有一只飞龙和一个位于最大岛上的城堡”的 3D 模型，并能完成添加、重新定位、重新着色对象和改变飞龙轨迹等任务。

目前在识别中芬双语音频并转换为文字方面，常见的方法包括利用专业的语音识别软件和服务。一些知名的语音识别技术提供商可能会有针对多语言音频识别的解决方案，但具体效果可能会受到音频质量、口音差异等因素的影响。此外，一些在线平台也可能提供相关的功能，但需要您进一步搜索和筛选以找到适合您需求的工具。

以下是一些可以识别文字智能生成手抄报的 AI 工具和相关信息： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前暂时没有关于如何用一个摄像头记录卷子，并通过 AI 来识别做作业过程中的知识点理解偏差、给出改正措施并记录到错题本的相关内容。但从理论上讲，要实现这个目标，大致需要以下步骤： 首先，需要通过摄像头获取清晰的卷子图像。这可能需要合适的摄像头位置和光线条件，以确保图像质量。 其次，利用图像识别技术对卷子内容进行识别和分析。这需要训练有素的 AI 模型，能够准确识别题目、答案和书写内容。 然后，通过与预设的知识点和正确答案进行对比，判断知识点的理解偏差。 最后，根据偏差情况，利用相关的教育算法和知识储备，给出改正措施，并将相关内容记录到错题本中。 但要实现这一整套流程，还面临着许多技术挑战和实际操作的困难，例如图像识别的准确性、知识点的精准分析等。

要使用 AI 识别标题的情绪，可以通过以下方式： 1. 为模型提供示例来改进其判断能力。例如，给出“一部制作精良且有趣的电影”作为积极情绪的示例，“10 分钟后我睡着了”作为消极情绪的示例，“电影还行”作为中性情绪的示例。 2. 按照以下步骤操作：单击页面右侧的提交按钮。然后，模型可以为输入的文本提供情绪判断。对于像“这是一个很好的时间！”这样的文本，情绪会被标记为积极的。 3. 您还可以保存新设计的提示。单击“保存”按钮并随意命名，例如“sentiment analysis test”，保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。

识别手写字体通常会涉及到神经网络的应用。对于印刷体图片的识别，可能会先将图片变为黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种方法在面对多种字体、不同拍摄角度等复杂情况时存在局限性，因为它本质上是通过不断增加和完善规则来解决问题，这在处理未知规则时是不可行的。 神经网络专门处理未知规则的情况，例如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 在字体测试方面，会使用多组提示词来测试不同类型字体的识别及输出能力，比如分别测试衬线体、非衬线体、手写体的“Hello”文本，或者在不同的文本载体（如打印纸、名片、贺卡）上用不同特色字体书写内容，以及在不同场景中用不同形容词形容特定字体（如活跃海报、赛博朋克、复古风）。 在一些相关设置中，如果文字识别度低，可以提高 ControlNet 权重，若想让文字和背景融合更好则降低权重。

剪映可以与 ChatGPT 结合使用来根据视频脚本生成视频。ChatGPT 生成视频脚本，剪映则能自动分析脚本中的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架，从而实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 此外，还有以下一些根据视频脚本生成短视频的工具： 1. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。8s 的视频生成需要花费 30Credits，5s 的视频生成需要花费 15Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”“Realistic”等词语做到这点。 2. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 3. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 4. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。