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Migician
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Migician 适合从事多模态研究、计算机视觉、自然语言处理的科研人员和开发者，尤其是需要处理多图像定位任务的团队。它为研究人员提供了强大的工具来探索多图像场景下的视觉与语言交互，同时也为开发者提供了可扩展的解决方案来构建基于多图像定位的
AI模型图片生成#多模态#图像定位#自然语言处理#人工智能#开源普通产品开源
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简介
Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型，专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k，显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型，甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务，并提供自由形式的定位指令，使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源，供研究人员和开发者使用。
截图
产品特色
自由形式的多图像定位：支持用户通过自然语言指令进行多图像场景下的精确目标定位。
多任务支持：涵盖常见物体定位、图像差异定位、自由形式定位等多种多图像任务。
大规模数据集支持：提供 MGrounding-630k 数据集，包含 63 万条多图像定位任务数据。
高性能：在 MIG-Bench 基准测试中，性能显著优于现有的多模态大语言模型。
灵活的推理能力：支持多种推理方式，包括直接推理和基于单图像定位的链式推理。
使用教程
1. 创建 Python 环境并安装依赖：使用 `conda env create -n migician python=3.10` 创建环境，然后运行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖。
2. 下载数据集：从 Hugging Face 下载 MGrounding-630k 数据集，解压到指定目录。
3. 加载模型：使用 `transformers` 库加载预训练的 Migician 模型。
4. 准备输入数据：将多图像数据和自然语言指令格式化为模型所需的输入格式。
5. 运行推理：调用模型的 `generate` 方法进行推理，获取定位结果。
6. 评估性能：使用 MIG-Bench 基准测试评估模型性能，获取 IoU 等指标。
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