主要观点总结
LLaVA-OneVision是一个大型多模态模型（LMM）系列，通过整合对LLaVA-NeXT博客系列中的数据、模型和视觉表示的见解而开发。该模型旨在提高在三个重要计算机视觉场景中的性能边界，并允许跨不同模式/场景进行强大的迁移学习。
关键观点总结
关键观点1: LLaVA-OneVision是首个能够在三个重要的计算机视觉场景中同时突破开放式LMM性能极限的单一模型。
该模型通过整合LLaVA-NeXT博客系列中的数据、模型和视觉表示见解进行开发，显示出强大的性能表现。
关键观点2: LLaVA-OneVision的设计允许跨不同模式/场景进行强大的迁移学习，从而产生新的能力。
该模型的架构和训练策略使得它能够轻松地从一个场景迁移到另一个场景，展示出在多种任务上的能力。
关键观点3: LLaVA-OneVision通过使用简单的连接模块将视觉编码器与大型语言模型连接起来而开发。
这种开发方法使得模型能够充分利用视觉和语言信息，提高性能。
关键观点4: LLaVA-OneVision通过整合大量的高质量数据集进行训练，包括合成数据和真实数据。
这些数据集涵盖了多种视觉任务和场景，使得模型能够在各种条件下表现出强大的性能。
关键观点5: LLaVA-OneVision通过分阶段训练策略进行训练，包括语言-图像对齐、高质量知识学习和视觉指令微调等阶段。
这种训练策略有助于提高模型的性能和适应能力。
文章预览
摘要 我们推出了 LLaVA-OneVision，这是一个开放式大型多模态模型 (LMM) 系列，通过整合我们对 LLaVA-NeXT 博客系列中的数据、模型和视觉表示的见解而开发。 我们的实验结果表明，LLaVA-OneVision 是第一个能够在三个重要的计算机视觉场景（单图像、多图像和视频场景）中同时突破开放式 LMM 性能极限的单一模型。 重要的是，LLaVA-OneVision 的设计允许跨不同模式/场景进行强大的迁移学习，从而产生新的能力。 特别是，通过从图像到视频的任务转移，展示了强大的视频理解和跨场景能力。 † https://llava-vl.github.io/blog/llava-onevision 1 简介 利用大型多模态模型 (LMM) 构建通用助手是人工智能的核心愿望 [67] 。 LLaVA-OneVision 是一个开放模型，持续推进构建大型视觉和语言助手 (LLaVA) [83] 的研究，该助手可以遵循不同的指令来完成各种计算机视觉任务在野外
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