谷歌和洛桑瑞士联邦理工学院推出新型视觉-语言模型BRAVE，它的核心目标是扩展和增强VLM在处理图像和语言任务时的视觉编码能力。想象一下，如果你给BRAVE一个描述，比如“一只蝴蝶停在花上”，它不仅能够理解这个描述，还能从成千上万的图片中找到与描述最匹配的图像，甚至在没有明确指示的情况下回答关于图像的问题，例如回答“蝴蝶的触角是否可见？”。总的来说，BRAVE通过结合多个视觉编码器的优势，提供了一个强大且高效的VLM，能够在多种视觉和语言任务中表现出色，同时减少了模型在处理图像时的错误和偏差。
主要功能和特点：
- 多编码器融合： BRAVE通过结合多个具有不同视觉偏好的视觉编码器，创建了一个更为全面和紧凑的表示形式。这意味着它能够从多个角度理解图像，提高了对图像细节的捕捉能力。
- 高效性能： BRAVE在各种图像描述和视觉问答任务上取得了最先进的性能，同时相比现有方法，它需要更少的可训练参数，并且具有更紧凑的表示形式。
- 减少视觉幻觉： BRAVE显著减少了VLMs在处理图像时产生的视觉幻觉问题，提高了模型的鲁棒性。
工作原理： BRAVE的工作原理基于以下几个步骤：
- 多编码器特征提取： 它首先使用多个预训练的视觉编码器来提取图像的特征。
- 特征融合： 接着，BRAVE通过一个称为多编码器查询变换器（MEQ-Former）的组件，将不同编码器提取的特征结合起来，形成一个统一的视觉表示。
- 语言模型融合： 最后，这个视觉表示被送入一个冻结的语言模型中，与文本提示一起用于解决具体的任务，如图像描述或回答问题。
具体应用场景：
- 图像描述生成： BRAVE可以根据图像内容自动生成描述性文本，适用于社交媒体平台的图片内容描述、图像搜索引擎的优化等。
- 视觉问答系统： 用户可以针对任意图像提出问题，BRAVE能够理解问题并结合图像内容给出答案，适用于智能客服、教育辅助工具等。
- 辅助视障人士： BRAVE可以开发成辅助工具，帮助视障人士理解周围环境中的图像信息，例如识别物品、阅读图像中的文字等。
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