CogVLM
开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能
CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。
CogVLM 项目介绍
CogVLM是什么？
CogVLM是一个强大的开源视觉语言模型（VLM），其版本CogVLM-17B拥有100亿的视觉参数和70亿的语言参数，支持以490*490的分辨率进行图像理解和多轮对话。它在10个经典的跨模态基准上实现了最新的性能，包括NoCaps、Flicker30k captioning、RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W、GQA、ScienceQA、VizWiz VQA 和 TDIUC。
CogVLM的功能与优势
CogVLM不仅能够理解和生成自然语言，还能够处理图像输入。这意味着用户可以用图片和文字与模型进行互动，对图像内容进行详细描述，回答与图像相关的问题，以及进行多轮交互对话。此外，CogVLM在多个视觉和语言基准测试中超越了许多其他模型。
其简单的描述功能允许模型几乎没有幻觉地描述图像。用户可以用描述性询问来引导模型产生更多具体而准确的内容。此外，它也可以和GPT-4V(ision)等高级模型进行比较，有时甚至能够捕捉到更详细的内容。
CogAgent的扩展功能
在CogVLM的基础上，进一步发展出CogAgent。CogAgent是另一个开源视觉语言模型，改进自CogVLM。CogAgent-18B拥有110亿的视觉参数和70亿的语言参数，支持1120*1120分辨率的图像理解。除了CogVLM的所有特性外，CogAgent还具备GUI图像代理功能。
CogAgent在9个经典跨模态基准上达到了一般化的领先性能，包括VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet 和 POPE。它在GUI操作数据集上显著超过了现有的模型，如AITW和Mind2Web。
GUI Agent案例示例
CogAgent支持更高分辨率的视觉输入和问答对话，能够对任何给定任务在任何GUI截图上返回计划、下一步动作和具体操作（包括坐标）。这使得它在处理涉及用户界面截图的问答（例如网页、PC应用、移动应用等）方面表现出色。
如何开始使用CogVLM与CogAgent
用户可以通过多种方式使用CogVLM和CogAgent。最简单的方法是使用官方提供的Web演示平台进行推理。此外，用户也可以选择自己进行模型的部署或者进行调整以适应特定需求。
开放性与可扩展性
CogVLM和CogAgent都是开源项目，用户可以自由下载和使用它们。开发者可以借助强大的模型进行多种任务的实验和研究，随着项目的不断更新和维护，有望在更多应用场景中带来突破性的能力。
总之，CogVLM及其扩展CogAgent为视觉语言处理领域提供了强大的工具和基础，具有良好的应用潜力和研究价值。
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