OmniVision - 专为边缘设备优化的最小参数多模态模型

Omnivision是什么？

Omnivision是一种具有968M参数的紧凑型多模态模型，专门为边缘设备优化。Omnivision可以处理视觉和文本输入。基于LLava架构的改进，图像token的数量显著减少，延迟和计算成本降低。Omnivision基于可信数据进行DPO培训，提供更可靠的结果，适用于视觉问答和图像描述。

Omnivision的主要功能

• 视觉问答（Visual Question Answering）：Omnivision能够理解图像内容，并对图像提出的问题给出准确的答案。
• 图像描述（Image Captioning）：模型可以生成描述图像内容的文本。
• 端到端视觉语言理解：Omnivision在整合视觉编码器和语言模型的基础上，实现从图像到文本的无缝转换，用自然语言理解图像内容。
• 优化边缘部署：优化边缘设备，减少对计算资源的需求，模型在资源有限的环境中运行。

Omnivision的技术原理

• 紧凑的多模态架构：基本语言模型Qwen2.5-0.5.5B-基于MLP投影层，Instruct和视觉编码器SigLIP-400M将图像嵌入与文本标记空间对齐，实现端到端的视觉语言理解。
• 高效Token处理：Omnivision基于技术创新，大大降低了图像token的数量，降低了模型的计算成本和延迟，保持了模型的性能。
• 精确的训练策略：基于预训练、监督微调和直接偏好优化三个阶段的训练过程，提高模型对视觉和语言的理解和响应的准确性。

Omnivision项目地址

• 项目官网：nexa.ai/blogs/omni-vision
• HugingFace模型库：https://huggingface.co/NexaAIDev/omnivision-968M

Omnivision的应用场景

• 视觉问答（Visual Question Answering）：Omnivision能够理解问题，并结合图像内容给出准确的答案。
• 生成图像描述（Image Captioning）：适用于社交媒体、内容管理、图像存档等领域，该模型可以自动为图片生成描述性文本。
• 内容审核：Omnivision具有视觉和文本理解能力，可以帮助审查图像和文本的内容，识别不当的内容。
• 辅助视觉搜索：在电子商务平台或图像数据库中，Omnivision可以理解描述并匹配基于描述搜索特定图像的相关图像。
• 智能助手和聊天机器人：Omnivision集成到聊天机器人中，可以理解用户发送的图像和文本信息，提供更丰富、更准确的互动体验。