Florence-VL项目简介
Florence-VL是创新的多模态大型语言模型（MLLMs），是马里兰大学和微软研究院共同推出的。Florence-VL用生成式视觉基础模型Florence-2丰富视觉表示，能捕捉图像的不同层次和方面的视觉特征，适应多样的下游任务。Florence-VL引进深度-广度融合（DBFusion）技术，将不同深度和多个提示下提取的视觉特征，实现视觉与语言理解的深度融合。
Florence-VL优势介绍
多模态理解：Florence-VL能理解和处理图像与文本数据，实现视觉与语言的深度融合。
视觉特征提取：用Florence-2模型，从图像中提取丰富的视觉特征。
深度-广度融合（DBFusion）：结合不同层次（深度）和不同任务提示（广度）的视觉特征，适应多种下游任务。
性能提升：在多个多模态和视觉中心的基准测试中实现性能提升，包括VQA、OCR、图像描述等。
Florence-VL详细报告
生成式视觉编码器：用Florence-2作为视觉编码器，基于不同的任务提示生成视觉特征，适用于多种视觉任务。
特征融合架构：引进新颖的特征融合架构，将从Florence-2提取的视觉特征与预训练的语言模型相结合。
深度-广度融合（DBFusion）：
深度：整合来自不同层次的视觉特征，捕捉从低级到高级的概念细节。
广度：用多个任务特定的视觉特征，每个特征强调输入图像中的不同感知信息。
端到端预训练：整个模型进行端到端预训练，实现视觉和语言模态之间的最佳对齐。
微调：在预训练后，对投影层和语言模型进行微调，适应特定的下游任务。
Florence-VL的项目地址
项目官网：jiuhaichen.github.io/florence-vl
GitHub仓库：https://github.com/JiuhaiChen/Florence-VL
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.04424
Florence-VL主要应用
研究人员和科学家：在人工智能、计算机视觉和自然语言处理领域的学者和研究人员探索新的算法、模型架构和多模态学习技术。
软件开发者：开发者增强应用程序，比如通过图像识别和处理功能提升用户体验。
数据分析师：在金融、市场研究等领域，数据分析师分析和理解图表数据，提取有价值的信息。
教育工作者：教师和教育技术专家创建互动式教育内容，辅助学生学习和理解复杂概念。
内容创作者：作家、记者和内容制作者生成图像描述或为图像内容创作提供灵感。