UniPixel - Modelo multimodal a nivel de píxel de código abierto de la Politécnica de Hong Kong, Tencent, la Academia China de las Ciencias y otros.

¿Qué es UniPixel?

UniPixel es un novedoso modelo multimodal para la comprensión del lenguaje visual a nivel de píxel propuesto conjuntamente por la Universidad Politécnica de Hong Kong, Tencent, la Academia China de Ciencias y Vivo. Al unificar las capacidades de referenciación y segmentación de objetos, admite diversas tareas de granularidad fina, como la segmentación de imágenes, la segmentación de vídeos, la comprensión de regiones y las tareas de PixelQA. El punto fuerte de UniPixel es su potente capacidad de razonamiento a nivel de píxel, que genera máscaras precisas a nivel de píxel basadas en descripciones lingüísticas, lo que permite la fusión profunda del lenguaje y la visión. UniPixel obtiene buenos resultados en varias pruebas comparativas, como la de segmentación por inferencia ReVOS, en la que UniPixel-3B alcanza una puntuación de 62,1 J&F, superando a todos los modelos existentes. UniPixel proporciona una gran cantidad de conjuntos de datos y pesos de modelos, y admite configuraciones de hardware flexibles y técnicas de entrenamiento eficientes, lo que facilita enormemente la investigación y las aplicaciones. Ofrece perspectivas para una amplia gama de aplicaciones en los campos de la vigilancia inteligente, la creación de contenidos, la educación, el análisis de imágenes médicas y la conducción autónoma.

Características de UniPixel

• Comprensión del lenguaje visual a nivel de píxel: UniPixel permite alinear a nivel de píxel las descripciones verbales y el contenido visual, lo que permite realizar una gran variedad de tareas detalladas, como la segmentación de imágenes, la segmentación de vídeos y la comprensión de regiones.
• Designación y segmentación unificadas de objetos: Integra a la perfección las capacidades de referenciación y segmentación de objetos para generar máscaras a nivel de píxel directamente a partir de descripciones lingüísticas, proporcionando la base para un razonamiento visual complejo.
• soporte multitareaEl rendimiento de PixelQA es bueno en varias pruebas comparativas, como ReVOS, MeViS, Ref-YouTube-VOS, etc., y también admite tareas PixelQA para la referenciación conjunta de objetos, la segmentación y el cuestionamiento.
• Procesamiento flexible de las señales visualesEl sistema de comprensión de regiones de vídeo: puede procesar de forma flexible entradas de pistas visuales, generar máscaras y realizar inferencias, admitir la comprensión de regiones de vídeo de un solo fotograma y de varios fotogramas, y adaptarse a los distintos requisitos de la escena.
• Razonamiento sólidoEl modelo UniPixel-7B obtiene buenos resultados en tareas de inferencia visual complejas, como la tarea de preguntas y respuestas VideoRefer-Bench-Q, en la que el modelo UniPixel-7B alcanza una precisión de 74,11 TP3T, superando a varios potentes modelos de referencia.
• Ponderación de los modelos y disponibilidad de los conjuntos de datosProporciona pesos de modelo para las versiones UniPixel-3B y UniPixel-7B, así como anotaciones de imagen/vídeo sin procesar y preprocesadas para 23 conjuntos de datos de huellas dactilares/segmentación/QA, proporcionando un rico recurso para la investigación y las aplicaciones.
• Apoyo a la formación y la evaluaciónEl código base permite el entrenamiento y la evaluación en múltiples conjuntos de datos y puntos de referencia, configuraciones de hardware flexibles, técnicas de entrenamiento eficientes, LLM de base personalizados y plantillas de diálogo para facilitar el uso y la optimización.

Principales ventajas de UniPixel

• Capacidad de alineación a nivel de píxelLa capacidad de UniPixel para alinear a nivel de píxel las descripciones lingüísticas con el contenido visual es uno de sus principales puntos fuertes, lo que le permite destacar en tareas de comprensión del lenguaje visual.
• Diseño del marco integradoEl diseño de este marco unificado, que integra a la perfección las capacidades de referenciación y segmentación de objetos en un único modelo, no sólo mejora la eficacia, sino que también proporciona una potente base para complejas tareas de razonamiento visual.
• Adaptabilidad multitarea: Soporta una amplia gama de tareas, incluyendo segmentación de imágenes, segmentación de vídeo, comprensión de regiones y tareas PixelQA, demostrando su amplia adaptabilidad en diferentes escenarios de aplicación.
• Excelente rendimientoHa obtenido excelentes resultados en varias pruebas comparativas, como la de segmentación por inferencia ReVOS, en la que UniPixel-3B obtuvo una puntuación de 62,1 J&F, superando a todos los modelos existentes.
• Procesamiento flexible de las señales visualesEl sistema de comprensión de regiones de vídeo: puede procesar de forma flexible entradas de pistas visuales, generar máscaras y realizar inferencias, admitir la comprensión de regiones de vídeo de un solo fotograma y de varios fotogramas, y adaptarse a los distintos requisitos de la escena.
• Amplio soporte de recursosProporciona pesos de modelo para las versiones UniPixel-3B y UniPixel-7B, así como anotaciones de imagen/vídeo sin procesar y preprocesadas para 23 conjuntos de datos de huellas dactilares/segmentación/QA, proporcionando un rico recurso para la investigación y las aplicaciones.

¿Cuál es el sitio web oficial de UniPixel?

• Página web del proyecto:: https://polyu-chenlab.github.io/unipixel/
• Repositorio Github:: https://github.com/PolyU-ChenLab/UniPixel
• Datos de HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/PolyU-ChenLab/UniPixel-SFT-1M
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2509.18094
• Demostración de la experiencia en línea:: https://huggingface.co/spaces/PolyU-ChenLab/UniPixel

A quién va dirigido UniPixel

• Investigadores en inteligencia artificial: UniPixel proporciona a los investigadores potentes modelos multimodales que pueden utilizarse para explorar tecnologías de vanguardia en ámbitos como la comprensión del lenguaje visual, la segmentación de imágenes y el procesamiento de vídeo.
• Ingeniero en visión por ordenadorEl modelo es adecuado para ingenieros que necesitan implementar la segmentación de imágenes y vídeos, la detección de objetivos y la comprensión de regiones en proyectos reales, lo que puede mejorar la eficiencia del desarrollo y el rendimiento de la aplicación.
• Desarrollador de aprendizaje automático: Para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones multimodales, UniPixel proporciona un rico conjunto de pesos de modelo y conjuntos de datos para facilitar la rápida construcción y optimización de modelos.
• científico de datos: La compatibilidad multitarea de UniPixel y sus potentes funciones de inferencia lo convierten en una poderosa herramienta para los científicos de datos a la hora de trabajar con datos visuales complejos.
• educadorUniPixel puede utilizarse en la educación para desarrollar herramientas pedagógicas interactivas que ayuden a los alumnos a comprender y analizar mejor la información visual para mejorar el aprendizaje.
• Analista de imagen médicaUniPixel: en el procesamiento de imágenes médicas, UniPixel puede segmentar con precisión las áreas de lesión para ayudar a los médicos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento, mejorando la eficacia y la precisión médicas.