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背景介绍

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 NVlabs/VILA，该项目在 GitHub 有超过 2.1k Star。

一句话介绍该项目：VILA - a multi-image visual language model with training, inference and evaluation recipe, deployable from cloud to edge (Jetson Orin and laptops)

项目介绍

背景介绍： 在数字化日益发展的今天，视频和图片已成为信息传播的重要媒介。然而，理解和分析海量的视觉内容，特别是将图像和文字信息有效结合的能力，对于计算机而言仍然是一个巨大的挑战。这种挑战不仅涉及如何使计算机理解单一图片中的内容，还包括如何让计算机理解和分析视频序列、多图像内容以及图像与文本交织在一起时的复杂信息。传统的视觉语言模型（VLM）多集中于图像与文字的简单配对，并未深入挖掘这两者之间复杂且富有内涵的相互关系，这限制了模型在视频理解、多图像理解方面的能力。

项目介绍： VILA 是一款突破性的多图像视觉语言模型，通过大规模交叉预训练图像-文本数据，实现了对视频理解和多图像理解能力的显著提升。VILA 在边缘设备上部署实现了高效化，利用 AWQ 4bit 量化和 TinyChat 框架，能够在 NVIDIA 的各类 GPU（如 A100、4090、4070 Laptop、Orin、Orin Nano）上高效运行。VILA 的核心创新在于其揭示了图像-文本配对不足以完成高级视觉理解任务，进而提出了图像-文本交织预训练，以及训练过程中对大型语言模型（LLM）的解冻，促进了上下文学习的能力。此外，通过重新融合仅文本指令数据以及标记压缩技术，VILA 不仅显著提高了视频帧的处理能力，还加深了对视频推理、视觉链式思维等能力的理解。

如何使用： 要开始使用 VILA，你可以从相关 GitHub 页面下载训练代码、评估代码以及预训练模型。为了简化部署过程，可以利用 TinyChat 和 AWQ 4bit 量化技术将模型部署到不同的 NVIDIA GPU 上。操作示例和具体的安装步骤请参考 VILA Demo 和 VILA Huggingface。

项目推介： VILA 无疑是一个令人兴奋的开源项目。它不仅在 CVPR 2024 上被接收，更在多个基准测试如 MLVU、MMMU 以及 Video-MME 排行榜上取得了领先的成绩。此外，其在医学视觉语言领域的应用（VILA-M3）也显示出其出色的性能，与其他顶尖模型（如 Llava-Med、Med-Gemini）相提并论，并且完全开源。这些成绩不仅证明了 VILA 的技术先进性和应用潜力，也意味着它已经得到了业界的广泛认可和使用。VILA 的成功案例，包括对视频理解和多图像理解的深入研究，使其成为研究人员和开发者不可或缺的工具之一。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/NVlabs/VILA

开源项目作者：NVlabs

开源协议：Apache License 2.0

以下是参与项目建设的所有成员：

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