Migician

Migician是由北京交通大学、华中科技大学和清华大学的研究团队联合开发的多模态大语言模型（MLLM），旨在应对形式的多图像定位（Multi-Image Grounding，MIG）任务。该模型基于大规模训练数据集MGrounding-630k，能够根据不同形式的查询（如文本描述、图像或两者结合）在多幅图像中识别并精确定位相关视觉区域。Migician通过两阶段训练方法，结合了多图像理解和单图像定位的能力，实现在复杂视觉场景中的高效应用，推动了多模态模型在细粒度视觉定位方面的进展。

Migician的主要功能包括跨图像定位，在多幅图像中精确查找与查询相关的对象或区域，并提供其确切位置；支持多种查询方式，包括文本、图像或两者的组合；能够处理多种与多图像相关的任务，包括对象跟踪、差异识别和共同对象定位等；利用端到端的模型设计，在多图像场景中进行推理，避免了传统方法中多步骤推理带来的复杂性和错误传播问题。

技术原理方面，Migician采用端到端的多图像定位框架，直接处理多图像定位任务，省去任务分解为多个子任务的复杂性和效率问题；利用大规模指令调优数据集MGrounding-630k，学习多种任务类型的多图像定位能力；采用两阶段训练方法，在不同阶段提升模型的复杂查询下的定位能力；结合多模态融合与推理，处理抽象的视觉语义信息，如对比、相似性或功能关联来定位目标对象；并采用模型合并技术优化整体性能。

Migician的应用场景涵盖自动驾驶、安防监控、机器人交互、图像编辑和医疗影像等多个领域。它可以用于快速识别车辆周围的目标、异常行为的监控、机器人执行抓取任务、图像编辑中的对象替换、医疗影像中病变区域的定位等。

想要获取更多关于Migician的信息，您可以访问其项目官网、GitHub仓库或HuggingFace模型库。如有其他疑问或需要帮助，请查看常见问题部分。