1. 拉取 https://github.com/haotian-liu/LLaVA

视觉语言大模型是人工智能领域一种重要的多模态模型，它结合了计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的技术，使得模型能够同时理解图像和文本信息。这类模型在多种任务上表现出卓越的性能，包括图片描述生成、基于文本的图像检索、视觉问答（VQA）、自动图像标注以及新颖的文本到图片生成等。 下面是一些著名的视觉语言大模型例子：

1. CLIP（由OpenAI提出）

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）通过大规模的图像和文本对进行对照学习，学习视觉概念和语言概念之间的对应关系。它可以理解抽象的概念，并将其应用于多种视觉任务，如零样本分类，即直接使用文字描述来分类图像，无需在特定任务上的进一步训练。

2. DALL·E（由OpenAI提出）

DALL·E是一个用于生成图像的模型，能根据文本提示创造出相关的图像。它基于GPT-3，可以生成与给定文本描述相匹配的详细图像，展示了在理解并将语言概念转换为视觉表示方面的强大能力。

 3. ViLBERT

 ViLBERT（Vision-and-Language BERT）是一个专为处理视觉和语言信息而设计的模型，通过双流结构分别处理图像和文本输入，然后在顶层通过共注意力机制（Co-Attention）将两种信息结合起来。ViLBERT在多种视觉语言任务上都表现出色，例如视觉问答和图像检索。

4. VisualBERT

 VisualBERT是一个将BERT应用到视觉-语言任务中的模型。与ViLBERT类似，它使用单一的Transformer模型来同时处理视觉和语言信息，通过将图像的区域特征与相应的文字描述一起编码，实现了对图像和文本的联合理解。

应用领域 这些视觉语言大模型在多个领域展现了实际应用的潜力：

- **多媒体检索**：根据自然语言查询返回相关的图像或视频。

 - **广告和社交媒体**：自动生成与文本内容相关的图像。

- **教育和辅助技术**：为视觉障碍人士提供图像描述。

- **电子商务**：改进产品搜索和推荐系统。

视觉语言模型的不断发展正在推动人工智能领域向更高层次的理解和创造能力迈进，为创建更智能、更互动的系统打开新的可能性。