CogVLM2: 비디오 이해와 여러 차례의 대화를 지원하는 오픈 소스 멀티모달 모델

일반 소개

CogVLM2는 칭화대학교 데이터 마이닝 연구 그룹(THUDM)에서 개발한 오픈 소스 멀티모달 모델로, Llama3-8B 아키텍처를 기반으로 하며 GPT-4V와 비슷하거나 더 나은 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모델은 이미지 이해, 다자간 대화, 동영상 이해를 지원하며 최대 8K 길이의 콘텐츠를 처리하고 최대 1344x1344의 이미지 해상도를 지원합니다. CogVLM2 제품군은 텍스트 Q&A, 문서 Q&A, 동영상 Q&A 등 다양한 작업에 최적화된 여러 하위 모델로 구성되어 있습니다. 이 모델은 이중 언어를 지원할 뿐만 아니라 사용자가 테스트하고 적용할 수 있는 다양한 온라인 환경과 배포 방법을 제공합니다.
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기능 목록

• 그래픽 이해고해상도 이미지의 이해와 처리를 지원합니다.
• 다층적 대화여러 차례의 대화가 가능하여 복잡한 상호작용 시나리오에 적합합니다.
• 비디오 이해력키프레임을 추출하여 최대 1분 길이의 동영상 콘텐츠 이해를 지원합니다.
• 다국어 지원중국어와 영어 이중 언어를 지원하여 다양한 언어 환경에 적응할 수 있습니다.
• 오픈 소스(컴퓨팅)2차 개발을 용이하게 하기 위해 전체 소스 코드와 모델 가중치가 제공됩니다.
• 온라인 경험사용자가 모델 기능을 직접 체험할 수 있는 온라인 데모 플랫폼을 제공합니다.
• 다양한 배포 옵션허깅페이스, 모델스코프 및 기타 플랫폼을 지원합니다.

도움말 사용

설치 및 배포

1. 클론 창고::

   git clone https://github.com/THUDM/CogVLM2.git
cd CogVLM2

2. 종속성 설치::

   pip install -r requirements.txt

3. 모델 가중치 다운로드: 필요에 따라 적절한 모델 가중치를 다운로드하여 지정된 디렉토리에 배치합니다.

사용 예

그래픽 이해

1. 모델 로드::

   from cogvlm2 import CogVLM2
model = CogVLM2.load('path_to_model_weights')

2. 프로세스 이미지::

   image = load_image('path_to_image')
result = model.predict(image)
print(result)

다층적 대화

1. 대화 초기화하기::

   conversation = model.start_conversation()

2. 대화하기::

   response = conversation.ask('你的问题')
print(response)

비디오 이해력

1. 비디오 로드::

   video = load_video('path_to_video')
result = model.predict(video)
print(result)

온라인 경험

사용자는 로컬 배포 없이도 CogVLM2 온라인 데모 플랫폼에 액세스하여 모델의 기능을 온라인으로 체험할 수 있습니다.