Chat with Wiki - Video-LLaVA与多模态图像视频识别

Answer

以下是对 26 个多模态大模型的全面比较总结：

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。
BLIP-2：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 Q-Former，能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。
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/GPT-4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVA-Bench。
MiniGPT-4：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 GPT-4 展示的功能。
mPLUG-Owl：提出新颖的 MM-LLMs 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。
X-LLM：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 Q-Former 的语言可迁移性成功应用于汉藏语境。
VideoChat：开创高效的以聊天为中心的 MM-LLM 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。

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References

如表1所示，对26 SOTA MM-LLMs的架构和训练数据集规模进行了全面比较。随后，简要介绍这些模型的核心贡献并总结了它们的发展趋势。(1)Flamingo。代表了一系列视觉语言(VL)模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。(2)BLIP-2引入了一个资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级Q-Former，实现对冻结LLMs的充分利用。利用LLMs，BLIP-2可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。(3)LLaVA率先将IT技术应用到MM领域。为了解决数据稀缺问题，LLaVA引入了使用ChatGPT/GPT-4创建的新型开源MM指令跟踪数据集以及MM指令跟踪基准LLaVA-Bench。(4)MiniGPT-4提出了一种简化的方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与LLM对齐。这种有效的方法能够复制GPT-4所展示的功能。(5)mPLUG-Owl提出了一种新颖的MM-LLMs模块化训练框架，结合了视觉上下文。为了评估不同模型在MM任务中的表现，该框架包含一个名为OwlEval的教学评估数据集。(6)X-LLM陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用Q-Former的语言可迁移性，X-LLM成功应用于汉藏语境。(7)VideoChat开创了一种高效的以聊天为中心的MM-LLM用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。