VLM-R1

VLM-R1是浙江大学Om AI Lab推出的一款视觉语言模型，采用强化学习技术。该模型可以根据自然语言指令精确定位图像中的目标物体，例如根据描述”图中红色的杯子”找到对应图像区域。VLM-R1建立在Qwen2.5-VL架构基础上，结合了DeepSeek的R1方法，通过强化学习优化与监督微调（SFT）来增强模型的稳定性和泛化能力。此模型在复杂场景和跨域数据上表现出色，能够深入理解视觉内容并生成准确的指代表达。

VLM-R1是一款先进的视觉语言模型，旨在通过自然语言指令精确定位图像中的目标物体。它基于Qwen2.5-VL架构，结合了强化学习和深度学习最新进展，实现了在复杂场景中的高效表现。VLM-R1具有强大的泛化能力，能够理解多样的视觉内容并生成精确的响应。

VLM-R1的主要功能包括指代表达理解（REC）、图像与文本联合处理、强化学习优化、高效训练与推理、多模态推理与知识生成、易用性与开源性。其中，采用了GRPO（Group Relative Policy Optimization）技术以提升模型在复杂场景中的表现，并支持在单个GPU上训练大规模参数模型。此外，VLM-R1还具备较强的泛化能力和稳定性，并且基于Qwen2.5-VL架构开发，使其在多种复杂场景中能够保持高效和稳定的性能。

VLM-R1的项目地址包括Github仓库（https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1）和在线体验Demo（https://huggingface.co/spaces/omlab/VLM-R1）。该模型的应用场景涵盖智能助理与交互、无障碍辅助技术、自动驾驶与智能交通、医疗影像分析、智能家居与物联网等领域。同时，VLM-R1支持同时输入图像和文本进行交互，并具有高效的训练与推理能力。

对于常见问题，VLM-R1支持同时输入图像和文本进行交互，开发者可以通过访问官方GitHub仓库获取完整的训练和评估流程，快速上手。此外，VLM-R1采用Flash Attention等技术提高了计算效率，可在单GPU上处理大规模模型。