BLIP-2:Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models
Title: BLIP-2: 用冻结的图像编码模型和大语言模型引导文本-图像预训练 作者: Junnan Li Dongxu Li Silvio Savarese Steven Hoi；Salesforce Research 发表日期：2023.5 github: https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 该论文试图解决什么问题？ 由于端到端的训练, 预训练视觉-语言模型代价变的非常高昂。这篇论文提出了BLIP-2, 一个通用的、有效的预训练策略: 其从现成的冻结的视觉模型和冻结的大语言模型，引导视觉-语言（vision-language）模型的预训练。该方法解决的跨模态对齐(视觉模型和LLM)问题。 应用：Instructed Zero-shot Image-to-Text Generation 先展示一下BLIP2的强大能力，这是BLIP2最亮眼的地方。 信息检索能力，利用LLM强大的知识库 事实推理能力 开放生成能力 Method 整体架构 两阶段策略，预训练一个轻量级Q-Former模块去连接两种模态的gap。 第一阶段：从一个frozen image encoder中引导vision-language表示学习（representation learning）。 第二阶段：从一个frozen LLM中引导vision-to-language的生成学习（generative learning） 第一个阶段：图片-文本表示学习（vision-language representation learning） note: Q-Former的输出维度Z(32*768)远远小于VIT-L/14(257*1024)的维度 注意三个目标self-attention mask的不同 Q-Former作用：从图片中提取与文本最相关的特征 第二个阶段：图片到文本生成学习（vision-to-language generative pre-training） Q-Former后接入一个全连接层，用于使用LLM的输入。LLM model分为两类，一个像OPT只有Decoder模块，一个像FlanT5既有Encoder又有Decoder模块。 Experiments 在各个视觉-语言任务上的zero-shot能力 zero-shot VQA 参考文献 BLIP2：下一代多模态模型的雏形 多模态学习持续梳理