UniPixel - мультимодальная модель на уровне пикселя с открытым исходным кодом от Гонконгского политехнического института, Tencent, CAS и др.

Что такое UniPixel?

UniPixel - это новая мультимодальная модель для понимания визуального языка на уровне пикселей, совместно предложенная Гонконгским политехническим университетом, компанией Tencent, Китайской академией наук и компанией Vivo. Объединяя возможности привязки к объектам и сегментации, она поддерживает различные тонкие задачи, такие как сегментация изображений, сегментация видео, понимание регионов и задачи PixelQA. Основная сила UniPixel заключается в ее мощной способности рассуждать на уровне пикселей, которая генерирует точные маски на уровне пикселей на основе лингвистических описаний, позволяя глубоко объединить язык и зрение. UniPixel демонстрирует хорошие результаты в нескольких бенчмарках, например, в бенчмарке ReVOS inference segmentation, где UniPixel-3B достигает высокого балла 62,1 J&F, превосходя все существующие модели. UniPixel предоставляет богатые веса моделей и наборы данных, поддерживает гибкие аппаратные настройки и эффективные методы обучения, что значительно облегчает исследования и применение. Перспективы для широкого спектра приложений в области интеллектуального наблюдения, создания контента, образования, анализа медицинских изображений и автономного вождения.

Особенности UniPixel

• Понимание визуального языка на уровне пикселейUniPixel обеспечивает согласование словесных описаний и визуального контента на уровне пикселей, поддерживая различные тонкие задачи, такие как сегментация изображений, сегментация видео и понимание регионов.
• Унифицированное обозначение и сегментация объектов: Бесшовная интеграция функций привязки к объектам и сегментации для создания масок на уровне пикселей непосредственно из лингвистических описаний, обеспечивая основу для сложных визуальных рассуждений.
• поддержка многозадачности: Он демонстрирует хорошие результаты в нескольких бенчмарках, включая ReVOS, MeViS, Ref-YouTube-VOS и т.д., а также поддерживает задачи PixelQA для совместной привязки объектов, сегментации и опроса.
• Гибкая обработка зрительных сигналовОн может гибко обрабатывать входные визуальные сигналы, генерировать маски и делать выводы, поддерживать понимание однокадровых и многокадровых видеорегионов и адаптироваться к различным требованиям сцены.
• Сильные рассуждения: Модель UniPixel-7B демонстрирует хорошие результаты в сложных задачах визуального вывода, таких как задача VideoRefer-Bench-Q Q&A, где модель UniPixel-7B достигает точности 74,11 TP3T, превосходя несколько мощных эталонных моделей.
• Весовые коэффициенты моделей и доступность наборов данных: Предоставляет веса моделей для версий UniPixel-3B и UniPixel-7B, а также необработанные изображения/видео и предварительно обработанные аннотации для 23 наборов данных фингерпринтинга/сегментации/QA, обеспечивая богатый ресурс для исследований и приложений.
• Помощь в обучении и оценке: Кодовая база поддерживает обучение и оценку на множестве наборов данных и бенчмарков, гибкие настройки оборудования, эффективные методы обучения, пользовательские базовые LLM и шаблоны диалогов для простоты использования и оптимизации.

Основные преимущества UniPixel

• Возможность выравнивания на уровне пикселейСпособность UniPixel обеспечивать согласование лингвистических описаний с визуальным контентом на уровне пикселей - одно из его основных преимуществ, позволяющее ему отлично справляться с задачами понимания визуального языка на тонком уровне.
• Интегрированная рамочная конструкцияЭта унифицированная конструкция не только повышает эффективность, но и обеспечивает мощную основу для решения сложных задач визуального мышления.
• Многозадачность Адаптивность: Поддерживает широкий спектр задач, включая сегментацию изображений, сегментацию видео, понимание регионов и задачи PixelQA, демонстрируя широкую адаптивность в различных сценариях применения.
• Отличная производительность: Он показал отличные результаты в нескольких бенчмарках, например, в бенчмарке ReVOS inference segmentation, где UniPixel-3B получил высокий балл 62,1 J&F, превзойдя все существующие модели.
• Гибкая обработка зрительных сигналовОн может гибко обрабатывать входные визуальные сигналы, генерировать маски и делать выводы, поддерживать понимание однокадровых и многокадровых видеорегионов и адаптироваться к различным требованиям сцены.
• Богатая ресурсная поддержка: Предоставляет веса моделей для версий UniPixel-3B и UniPixel-7B, а также необработанные изображения/видео и предварительно обработанные аннотации для 23 наборов данных фингерпринтинга/сегментации/QA, обеспечивая богатый ресурс для исследований и приложений.

Что такое официальный сайт UniPixel

• Веб-сайт проекта:: https://polyu-chenlab.github.io/unipixel/
• Репозиторий Github:: https://github.com/PolyU-ChenLab/UniPixel
• Данные о HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/PolyU-ChenLab/UniPixel-SFT-1M
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2509.18094
• Демонстрация опыта работы в режиме онлайн:: https://huggingface.co/spaces/PolyU-ChenLab/UniPixel

Для кого предназначен UniPixel

• Исследователи искусственного интеллектаUniPixel предоставляет исследователям мощные мультимодальные модели, которые можно использовать для изучения передовых технологий в таких областях, как понимание визуального языка, сегментация изображений и обработка видео.
• Инженер по компьютерному зрению: Модель подходит для инженеров, которым необходимо реализовать сегментацию изображений и видео, обнаружение целей и понимание регионов в реальных проектах, что может повысить эффективность разработки и производительность приложений.
• Разработчик машинного обучения: Разработчикам, работающим над мультимодальными приложениями, UniPixel предоставляет богатый набор модельных весов и наборов данных для быстрого построения и оптимизации моделей.
• специалист по анализу данныхПоддержка многозадачности и мощные возможности вывода делают UniPixel мощным инструментом для исследователей данных при работе со сложными визуальными данными.
• педагог: В сфере образования UniPixel можно использовать для разработки интерактивных учебных инструментов, которые помогают учащимся лучше понимать и анализировать визуальную информацию для повышения эффективности обучения.
• Аналитик по медицинской визуализации: При обработке медицинских изображений UniPixel может точно сегментировать области поражения, помогая врачам в диагностике и планировании лечения, повышая эффективность и точность медицинской помощи.