유니픽셀 - 홍콩 폴리테크닉, 텐센트, 중국과학원 등이 오픈소스로 제공하는 픽셀 수준의 멀티모달 모델입니다.

유니픽셀이란 무엇인가요?

유니픽셀은 홍콩 폴리테크닉 대학교, 텐센트, 중국 과학원, 비보가 공동으로 제안한 픽셀 수준의 시각 언어 이해를 위한 새로운 멀티모달 모델입니다. 객체 참조 및 분할 기능을 통합하여 이미지 분할, 비디오 분할, 영역 이해, 픽셀QA 작업 등 다양한 세분화된 작업을 지원하며, UniPixel의 핵심 강점은 언어 설명을 기반으로 정확한 픽셀 수준 마스크를 생성하는 강력한 픽셀 수준 추론 기능으로 언어와 시각의 심층적인 융합을 가능하게 합니다. 유니픽셀은 ReVOS 추론 세분화 벤치마크와 같은 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 발휘하며, 유니픽셀-3B는 62.1점이라는 높은 점수를 획득하여 기존의 모든 모델을 능가하는 성능을 보였으며, 풍부한 모델 가중치와 데이터 세트를 제공하고 유연한 하드웨어 설정과 효율적인 훈련 기술을 지원하여 연구 및 응용을 크게 용이하게 합니다. 지능형 감시, 콘텐츠 제작, 교육, 의료 영상 분석, 자율 주행 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 것으로 예상됩니다.

유니픽셀의 특징

• 픽셀 수준의 시각적 언어 이해유니픽셀은 언어적 설명과 시각적 콘텐츠 간의 픽셀 수준 정렬을 지원하여 이미지 분할, 비디오 분할 및 영역 이해와 같은 광범위한 세분화된 작업을 지원합니다.
• 통합 개체 지정 및 세분화객체 참조 및 세분화 기능을 원활하게 통합하여 언어 설명에서 직접 픽셀 수준 마스크를 생성함으로써 복잡한 시각적 추론의 기반을 제공합니다.
• 멀티태스킹 지원ReVOS, MeViS, Ref-YouTube-VOS 등 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 보이며, 공동 오브젝트 참조, 분할 및 퀴즈를 위한 PixelQA 작업도 지원합니다.
• 유연한 시각적 단서 처리시각적 단서 입력을 유연하게 처리하고, 마스크를 생성하고, 추론을 수행하고, 단일 프레임 및 다중 프레임 비디오 영역 이해를 지원하며, 다양한 장면 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
• 강력한 추론비디오 참조-벤치-Q Q&A 작업과 같은 복잡한 시각적 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하는 UniPixel-7B 모델은 74.11 TP3T의 정확도를 달성하여 여러 강력한 벤치마크 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
• 모델 가중치 및 데이터 세트 가용성23개의 핑거프린팅/세그멘테이션/QA 데이터 세트에 대한 원시 이미지/비디오 및 전처리된 주석뿐만 아니라 UniPixel-3B 및 UniPixel-7B 버전 모두에 대한 모델 가중치를 제공하여 연구 및 애플리케이션을 위한 풍부한 리소스를 제공합니다.
• 교육 및 평가 지원코드베이스는 여러 데이터 세트 및 벤치마크, 유연한 하드웨어 설정, 효율적인 교육 기법, 사용자 지정 기본 LLM 및 대화 템플릿에 대한 교육 및 평가를 지원하여 사용 및 최적화를 용이하게 합니다.

유니픽셀의 핵심 이점

• 픽셀 레벨 정렬 기능언어적 설명과 시각적 콘텐츠를 픽셀 단위로 일치시키는 UniPixel의 핵심 강점은 세분화된 시각적 언어 이해 작업에 탁월하다는 점입니다.
• 통합 프레임워크 설계객체 참조 및 세분화 기능을 단일 모델에 원활하게 통합하는 이 통합 프레임워크 디자인은 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 복잡한 시각적 추론 작업을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
• 멀티태스킹 적응성이미지 분할, 비디오 분할, 영역 이해, PixelQA 작업 등 광범위한 작업을 지원하여 다양한 애플리케이션 시나리오에서 폭넓은 적응성을 보여줍니다.
• 뛰어난 성능ReVOS 추론 세분화 벤치마크 등 여러 벤치마크에서 우수한 성적을 거뒀는데, UniPixel-3B는 62.1점이라는 높은 점수를 기록하며 기존 모든 모델을 능가하는 성능을 보였습니다.
• 유연한 시각적 단서 처리시각적 단서 입력을 유연하게 처리하고, 마스크를 생성하고, 추론을 수행하고, 단일 프레임 및 다중 프레임 비디오 영역 이해를 지원하며, 다양한 장면 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
• 풍부한 리소스 지원23개의 핑거프린팅/세그멘테이션/QA 데이터 세트에 대한 원시 이미지/비디오 및 전처리된 주석뿐만 아니라 UniPixel-3B 및 UniPixel-7B 버전 모두에 대한 모델 가중치를 제공하여 연구 및 애플리케이션을 위한 풍부한 리소스를 제공합니다.

유니픽셀의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• 프로젝트 웹사이트:: https://polyu-chenlab.github.io/unipixel/
• 깃허브 리포지토리:: https://github.com/PolyU-ChenLab/UniPixel
• 허깅페이스 데이터:: https://huggingface.co/datasets/PolyU-ChenLab/UniPixel-SFT-1M
• arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2509.18094
• 온라인 경험 데모:: https://huggingface.co/spaces/PolyU-ChenLab/UniPixel

유니픽셀의 대상

• 인공 지능 연구원유니픽셀은 시각 언어 이해, 이미지 분할, 비디오 처리 등의 분야에서 최첨단 기술을 탐구하는 데 사용할 수 있는 강력한 멀티모달 모델을 연구자에게 제공합니다.
• 컴퓨터 비전 엔지니어이 모델은 실제 프로젝트에서 이미지 및 비디오 분할, 대상 감지, 지역 이해를 구현해야 하는 엔지니어에게 적합하며, 개발 효율성과 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 머신 러닝 개발자멀티모달 애플리케이션을 개발하는 개발자를 위해 UniPixel은 다양한 모델 가중치와 데이터 세트를 제공하여 신속한 모델 구축 및 최적화를 지원합니다.
• 데이터 과학자멀티태스킹 지원 및 강력한 추론 기능: 복잡한 시각적 데이터로 작업할 때 데이터 과학자를 위한 강력한 도구입니다.
• 교육자교육 분야에서는 학생들이 시각적 정보를 더 잘 이해하고 분석하여 학습을 향상시키는 데 도움이 되는 대화형 교육 도구를 개발하는 데 UniPixel을 사용할 수 있습니다.
• 의료 영상 분석가의료 영상 처리 분야에서 UniPixel은 병변 영역을 정확하게 분할하여 의사의 진단 및 치료 계획을 지원함으로써 의료 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.