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摘要
我们提出 LLaVA-OneVision,这是一个由 LLaVA-NeXT 博客系列中关于数据、模型及视觉表征的综合洞见所驱动的开源大型多模态模型(LMM)系列。实验结果表明,LLaVA-OneVision 是首个能够同时在三个重要计算机视觉场景——单图、多图和视频场景中,显著提升开源多模态模型性能边界的单一模型。尤为重要的是,LLaVA-OneVision 的设计支持跨不同模态/场景的强迁移学习能力,从而催生出新的涌现能力。具体而言,通过从图像到视频的任务迁移,模型展现了强大的视频理解能力以及跨场景的泛化能力。
代码仓库
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| temporal-relation-extraction-on-vinoground | LLaVA-OneVision-Qwen2-72B | Group Score: 21.8 Text Score: 48.4 Video Score: 35.2 |
| temporal-relation-extraction-on-vinoground | LLaVA-OneVision-Qwen2-7B | Group Score: 14.6 Text Score: 41.6 Video Score: 29.4 |
| video-question-answering-on-next-qa | LLaVA-OV(7B) | Accuracy: 79.4 |
| video-question-answering-on-next-qa | LLaVA-OV(72B) | Accuracy: 80.2 |
| visual-question-answering-on-mm-vet | LLaVA-OneVision-7B | GPT-4 score: 57.5 |
| visual-question-answering-on-mm-vet | LLaVA-OneVision-72B | GPT-4 score: 63.7 |
| visual-question-answering-on-mm-vet | LLaVA-OneVision-0.5B | GPT-4 score: 29.1 |
| visual-question-answering-vqa-on-vlm2-bench | LLaVA-OneVision-7B | Average Score on VLM2-bench (9 subtasks): 39.35 GC-mat: 16.60 GC-trk: 13.70 OC-cnt: 56.17 OC-cpr: 47.22 OC-grp: 27.50 PC-VID: 47.25 PC-cnt: 46.67 PC-cpr: 62.00 PC-grp: 37.00 |