NeurIPS 2024 | MaVEn：面向多模态大模型多图理解的连续/离散视觉混合编码策略

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关注公众号，发现CV技术之美 本篇分享 NeurIPS 2024 论文 MaVEn: An Effective Multi-granularity Hybrid Visual Encoding Framework for Multimodal Large Language Model ，北大联合阿里提出 MaVEn：面向多模态大模型多图理解的连续/离散视觉混合编码策略。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.12321 代码地址：https://github.com/orgs/X-PLUG/repositories 研究动机与背景 近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在处理复杂的视觉-语言任务上表现出巨大潜力。通过结合自然语言处理和计算机视觉技术，这些模型在单图像描述生成、视觉问答等任务中取得了突破。然而，随着实际应用需求的不断增长，当前的MLLMs在 多图像推理任务 上仍然面临重大挑战。这些挑战主要表现在以下几个方面： 视觉信息冗余与序列长度问题 多图像任务（如多视角事件推理、多图像关系分析）通常涉及 ………………………………