Internvit 6B 448px V1 5

🚀 InternViT-6B-448px-V1-5

このモデルは、強力な基礎モデルであるInternViT-6B-448px-V1-2を事前学習した上で開発されたものです。今回のアップデートでは、トレーニング画像の解像度を448×448から動的な448×448に拡張し、基本タイルサイズを448×448とし、タイル数を1から12までの範囲で設定できるようになりました。また、事前学習データセットのデータ規模、品質、多様性を向上させることで、1.5バージョンのモデルに強力なロバスト性、OCR能力、高解像度処理能力を備えさせています。

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🚀 クイックスタート

⚠️ 重要提示

私たちの経験では、InternViT V2.5シリーズは、従来のコンピュータビジョンタスクよりもMLLMの構築に適しています。

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, CLIPImageProcessor

model = AutoModel.from_pretrained(
    'OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-5',
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True).cuda().eval()

image = Image.open('./examples/image1.jpg').convert('RGB')

image_processor = CLIPImageProcessor.from_pretrained('OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-5')

pixel_values = image_processor(images=image, return_tensors='pt').pixel_values
pixel_values = pixel_values.to(torch.bfloat16).cuda()

outputs = model(pixel_values)

✨ 主な機能

このモデルは、事前学習の強力な基礎を持つInternViT-6B-448px-V1-2に基づいて開発されています。トレーニング画像の解像度を拡張し、事前学習データセットのデータ規模、品質、多様性を向上させることで、強力なロバスト性、OCR能力、高解像度処理能力を備えています。

📚 ドキュメント

モデル詳細

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

引用

このプロジェクトがあなたの研究に役立った場合は、以下を引用してください。

@article{chen2024expanding,
  title={Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling},
  author={Chen, Zhe and Wang, Weiyun and Cao, Yue and Liu, Yangzhou and Gao, Zhangwei and Cui, Erfei and Zhu, Jinguo and Ye, Shenglong and Tian, Hao and Liu, Zhaoyang and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2412.05271},
  year={2024}
}
@article{gao2024mini,
  title={Mini-internvl: A flexible-transfer pocket multimodal model with 5\% parameters and 90\% performance},
  author={Gao, Zhangwei and Chen, Zhe and Cui, Erfei and Ren, Yiming and Wang, Weiyun and Zhu, Jinguo and Tian, Hao and Ye, Shenglong and He, Junjun and Zhu, Xizhou and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2410.16261},
  year={2024}
}
@article{chen2024far,
  title={How Far Are We to GPT-4V? Closing the Gap to Commercial Multimodal Models with Open-Source Suites},
  author={Chen, Zhe and Wang, Weiyun and Tian, Hao and Ye, Shenglong and Gao, Zhangwei and Cui, Erfei and Tong, Wenwen and Hu, Kongzhi and Luo, Jiapeng and Ma, Zheng and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2404.16821},
  year={2024}
}
@inproceedings{chen2024internvl,
  title={Internvl: Scaling up vision foundation models and aligning for generic visual-linguistic tasks},
  author={Chen, Zhe and Wu, Jiannan and Wang, Wenhai and Su, Weijie and Chen, Guo and Xing, Sen and Zhong, Muyan and Zhang, Qinglong and Zhu, Xizhou and Lu, Lewei and others},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={24185--24198},
  year={2024}
}