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在人工智能领域，多模态融合正迅速成为研究的热点，它涉及到将不同类型的数据，如文本、图像、音频等，整合到一个统一的模型中，以实现更丰富和深入的理解。

在大规模语言模型（LLMs）通往通用人工智能（AGI）的道路中，从传统的单一的“语言模态”扩展到“图像”、“语音”等等的“多模态”必然是大模型进化的必经之路。

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Paper:ChenY,ChenZ,ZhangC,etal.GaussianEditor:SwiftandControllable3DEditingwithGaussianSplatting[J].arXivpreprintarXiv

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Paper:KirillovA,MintunE,RaviN,etal.Segmentanything[J].arXivpreprintarXiv:2304.02643,2023.Introduction

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1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等

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©作者|张傲单位|新加坡国立大学研究方向|多模态学习宣传一下我们在ECCV2022Oral（2accept,1weakaccept）的论文“Fine-GrainedSceneGraphGenerationwithDataTransfer

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随着OpenAI发布GPT-4V后，多模态功能逐渐成为主流，并涌现出了MiniGPT-4、LLaVA等卓越多模态开源模型。

IVC使用户能够灵活定制生成的声音，在各种真实世界应用中展现了巨大的价值，如媒体内容创作、定制聊天机器人以及人与计算机或大型语言模型之间的多模态交互。原理IVC

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2301.00234]ASurveyonIn-contextLearning(arxiv.org)版本:[v3]Thu,1Jun202312:23:40UTC(6,761KB)参考文献列表:dqxiu/ICL_PaperList

Qwen-VL-Plus显著提升了细节和文本识别能力，支持超高像素分辨率图像，性能卓越。而Qwen-VL-Max更进一步，拥有高级视觉感知和认知理解，在复杂任务中表现最优。厉害的是，这两款技术还能识别Gif图。这在业界尚属首例，突显其实用性。其实就是通义千问，Qwen-VL是一种大规模视觉语言模型，由阿里云于2024年1月26日推出。该模型的升级版Qwen-VL-Max拥有更强的视觉推理能力和中文

作者主页：paperjie_博客本文作者：大家好，我是paperjie，感谢你阅读本文，欢迎一建三连哦。本文于《JavaEE》专栏，本专栏是针对于大学生，编程小白精心打造的。

近些年，研究人员们对探索大脑如何解读视觉信息，并试图还原出原始图像一直孜孜不倦。去年一篇被CVPR录用的论文，通过扩散模型重建视觉影像，给出了非常炸裂的效果——AI不光通过脑电波知道你看到了什么，并且帮你画了出来。‭‌‌‭‍第一行：人眼所见画面，第二行：AI重现的画面‭‌‌‭‍简而言之，AI利用fMRI信号（全称为功能性核磁共振成像）+DiffusionModel，就能一定程度上实现「读脑术」

而最新更新的GPT-4更是实现了大型多模态模型的飞跃式提升，它能够同时接受图像和文本的输入，并输出正确的文本回复。在本文中，将大家比较关注的机器学习领域新兴分支，因果推断进行简要的介绍。

前言目前，大型模型在复杂故事可视化任务方面依然面临着重大挑战。这是因为此类任务需要对框架描述中的代词（例如He、她、他们、他们）进行解析，即在分辨率和确保跨帧的角色和背景融合方面进行详细解剖。尽管存在这些挑战，新兴的大语言模型（LLM）表现出强大的推理能力，能够通过模糊的参考和广泛的序列导航。为了应对这些挑战，引入了一种被称为Storygpt-V的模型，它充分利用了隐扩散模型（LDM）和LLM的优