LEOPARD：騰訊AI Lab推出的視覺語言模型賦能多模態理解與生成

LEOPARD是一款由騰訊AI Lab西雅圖實驗室開發的視覺語言模型，旨在高效理解并處理包含大量文本信息的多圖像任務。其核心技術創新包括構建了約一百萬條針對文本豐富的多圖像場景的高質量多模態指令調優數據集，以及開發了自適應高分辨率多圖像編碼模塊，以動態優化視覺序列長度分配。LEOPARD在多個基準測試中表現出色，尤其在需要分析單張圖像內容和跨圖像推理的復雜任務中，展現了卓越的能力。

LEOPARD是什么

LEOPARD是騰訊AI Lab西雅圖實驗室推出的先進視覺語言模型，專門設計用于處理含有豐富文本信息的多圖像場景。它通過兩項重要的技術創新實現了對復雜視覺任務的卓越理解和處理能力。一方面，LEOPARD策劃了一個包含約一百萬條指令的高質量多模態數據集，專門針對文本密集的多圖像場景；另一方面，模型采用自適應高分辨率多圖像編碼模塊，能夠動態調整視覺序列的長度分配，從而實現更好的處理效果。

LEOPARD的主要功能

• 處理文本豐富的多圖像任務：專為理解和分析包含大量文本的多圖像場景而設計，如幻燈片、掃描文檔和網頁截圖。
• 跨圖像推理：能夠理解單個圖像的內容，并在多個圖像之間進行邏輯推理和關系建立。
• 高分辨率圖像處理：利用自適應高分辨率編碼模塊，有效處理高分辨率圖像，確保文本和細節的清晰度。
• 動態視覺序列長度優化：根據輸入圖像的原始縱橫比和分辨率，動態優化視覺序列的長度，以平衡圖像細節與模型處理能力。
• 多模態指令調優：通過廣泛的多模態指令調優數據集，優化模型在復雜視覺語言任務中的表現。

LEOPARD的技術原理

• 多模態大型語言模型（MLLM）：基于MLLM架構，整合視覺編碼器、視覺語言連接器與語言模型，處理視覺和文本信息。
• 數據集構建：開發LEOPARD-INSTRUCT數據集，包含約一百萬條指令，專門針對文本豐富的多圖像場景，以支持模型訓練和優化。
• 自適應高分辨率編碼：根據輸入圖像的特性，動態調整視覺特征序列，以適應模型的序列長度限制。
• 像素洗牌技術：運用像素洗牌操作，將長視覺特征序列無損壓縮為更短的序列，便于處理更多高分辨率圖像。
• 圖像分割：將高分辨率圖像分割為多個子圖像，處理并保留細節，隨后將視覺特征與文本信息一起輸入語言模型。

LEOPARD的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/tencent-ailab/Leopard
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/wyu1/Leopard-Instruct
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.01744

LEOPARD的應用場景

• 自動化文檔理解：用于處理多頁文檔，如合同、報告和學術論文，自動提取關鍵信息和數據。
• 教育和學術研究：作為教育工具的輔助，支持電子課件和學術演示文稿，提供互動學習體驗。
• 商業智能與數據分析：分析商業圖表和表格，助力市場趨勢預測與決策支持。
• 網頁內容分析：理解并提取網頁內容，用于搜索引擎優化（SEO）和內容推薦系統。
• 客戶服務與支持：基于分析用戶上傳的圖像和文本，提供更準確的客戶服務和技術支持。

常見問題

• LEOPARD支持哪些類型的輸入？：LEOPARD能夠處理文本豐富的多圖像輸入，包括文檔、網頁截圖和幻燈片等。
• 如何使用LEOPARD進行開發？：用戶可以通過訪問其GitHub倉庫獲取代碼和使用說明，或在HuggingFace模型庫中查找相關模型。
• LEOPARD的處理速度如何？：得益于其高效的編碼模塊和動態優化技術，LEOPARD在處理多個高分辨率圖像時表現出色。
• LEOPARD適合哪些行業應用？：該模型可廣泛應用于教育、商業智能、客戶服務等多個領域。