什么是Migician？
Migician是由北京交通大学、华中科技大学和清华大学联合推出的一款多模态大语言模型（MLLM），专注于自由形式的多图像定位（Multi-Image Grounding, MIG）任务。该模型基于大规模指令调优数据集MGrounding-630k进行训练，采用两阶段训练方法，结合多图像理解和单图像定位能力，实现了端到端的多图像定位功能。Migician的设计和训练方法为多模态模型在复杂视觉场景中的应用提供了新的思路，推动了多图像理解与细粒度视觉定位的融合。
Migician的主要功能
跨图像定位
Migician能够在多幅图像中找到与查询相关的对象或区域，并提供精确的位置信息，如坐标框。这种跨图像定位能力使得Migician在需要多视角感知和动态目标跟踪的场景中表现尤为出色。
灵活的输入形式
Migician支持多种灵活的输入形式，包括文本描述、图像或两者的组合。例如，用户可以输入“在图2中找到与图1相似的物体，但颜色不同”，Migician将根据这一查询在多幅图像中进行定位。
多任务支持
Migician能够处理多种与多图像相关的任务，如对象跟踪、差异识别、共同对象定位等。这种多任务支持能力使得Migician在复杂视觉场景中的应用更加广泛。
高效推理
基于端到端的模型设计，Migician能够直接在多图像场景中进行推理，避免了传统方法中多步推理和错误传播的问题，从而实现了高效推理。
Migician的技术原理
端到端的多图像定位框架
Migician采用端到端的模型架构，直接处理多图像定位任务，避免了传统方法中将任务分解为多个子任务的复杂性和效率问题。同时，Migician能够理解多幅图像的内容，并根据查询直接输出目标对象的位置。
大规模指令调优数据集（MGrounding-630k）
MGrounding-630k是一个包含超过63万条多图像定位任务的数据集。该数据集涵盖了多种任务类型，如静态差异定位、共同对象定位、对象跟踪等，并结合自由形式的指令，使模型能够学习到多样化的定位能力。
两阶段训练方法
Migician的训练分为两个阶段：
-
第一阶段：模型在多种多图像任务上进行训练，学习基本的多图像理解和定位能力。
-
第二阶段：基于自由形式的指令调优，提升模型在复杂查询下的定位能力，保持对多样化任务的适应性。
多模态融合与推理
Migician结合视觉和语言模态的信息，基于多模态融合实现对复杂查询的理解和定位。这种融合处理抽象的视觉语义信息，例如通过对比、相似性或功能关联定位目标对象。
模型合并技术
Migician采用模型合并技术，将不同训练阶段的权重进行平均，优化整体性能。
Migician的项目地址
-
项目官网：Migician官网
-
GitHub仓库：Migician GitHub
-
HuggingFace模型库：Migician HuggingFace
-
arXiv技术论文：Migician技术论文
Migician的应用场景
自动驾驶
Migician能够快速定位车辆周围的行人、障碍物等目标，支持多视角感知和动态目标跟踪，提升自动驾驶的安全性和效率。
安防监控
Migician能够实现多摄像头联动识别异常行为或目标，分析人群聚集、快速移动等异常情况，提升安防监控的智能化水平。
机器人交互
Migician能够精准定位目标物体，支持机器人在复杂环境中完成抓取、导航等任务，推动机器人技术的发展。
图像编辑
Migician能够分析多幅图像内容，实现对象替换、删除或创意内容生成，为图像编辑提供强大的技术支持。
医疗影像
Migician能够融合多模态影像，快速定位病变区域或异常组织，支持动态监测，为医疗影像分析提供新的思路。
总结
Migician作为一款多模态视觉定位模型，凭借其强大的跨图像定位能力、灵活的输入形式、多任务支持和高效推理，正在推动多图像理解与细粒度视觉定位的融合。其在自动驾驶、安防监控、机器人交互、图像编辑和医疗影像等领域的广泛应用，展现了其巨大的潜力和价值。
相关文章
