
智源开源EditScore:为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能
智源开源EditScore:为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能随着多模态大模型的不断演进,指令引导的图像编辑(Instruction-guided Image Editing)技术取得了显著进展。然而,现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战,往往需要用户进行多次尝试和手动筛选,难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
随着多模态大模型的不断演进,指令引导的图像编辑(Instruction-guided Image Editing)技术取得了显著进展。然而,现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战,往往需要用户进行多次尝试和手动筛选,难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
近年来,大语言模型(LLMs)以及多模态大模型(MLLMs)在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码(Image-to-Code)方面已展现出不俗能力,这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
多模态大模型表现越来越惊艳,但人们也时常困于它的“耿直”。
多模态大模型首次实现像素级推理,指代、分割、推理三大任务一网打尽!
在多模态大模型的后训练浪潮中,强化学习驱动的范式已成为提升模型推理与通用能力的关键方向。
近年来,多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而,当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时,现有模型却常常「力不从心」。
大家或许都有过这样的体验: 看完一部喜欢的动漫,总会心血来潮地想去 “圣地巡礼”;刷到别人剪辑精美的旅行 vlog,也会忍不住收藏起来,想着哪天亲自走一遍同样的路线。旅行与影像的结合,总是能勾起人们的
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
本文作者团队来自 Insta360 影石研究院及其合作高校。目前,Insta360 正在面向世界模型、多模态大模型、生成式模型等前沿方向招聘实习生与全职算法工程师,欢迎有志于前沿 AI 研究与落地的同