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Bookmark or Share- BLIP3技术小结(xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large ... - CSDN博客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 ...
- 《BLIP》-用更干净更多样的数据进行多模态预训练，性能超越CLIP！代码已开源！ - 知乎在本文中，作者提出了BLIP，这是一个新的VLP框架，可以灵活地转换到视觉语言理解和生成任务。BLIP通过引导字幕有效地利用了嘈杂的web数据，其中字幕器（captioner）生成合成字幕，而过滤器（filter）则删除了嘈杂的字幕。
- 一文读懂BLIP和BLIP-2多模态预训练 - 知乎 - 知乎专栏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 ...
- 多模态超详细解读 (六)：BLIP：统一理解和生成的自举多模态模型 - 知乎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。
- 多模态论文笔记——CLIP、BLIP - CSDN博客BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining） 核心思想: 通过对比学习将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间，进行匹配与分类: 结合对比学习、生成任务、图文匹配，通过自引导学习提高生成能力: 模型架构: 独立的图像编码器（ResNet/ViT）和文本编码器（Transformer）
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