Migician

Migician简介

Migician是由北京交通大学、华中科技大学和清华大学联合研发的多模态大语言模型（MLLM），专注于自由形式的多图像定位任务（Multi-Image Grounding, MIG）。该模型基于大规模训练数据集MGrounding-630k，采用两阶段训练方法，结合多图像理解和单图像定位能力，实现端到端的多图像定位功能。Migician在多模态模型应用于复杂视觉场景方面提供了新的研究思路，推动了多图像理解与细粒度视觉定位的融合。

Migician的核心功能

• 跨图像定位：能够在多幅图像中识别并精确定位与查询相关的对象或区域。
• 灵活输入支持：支持文本、图像或两者的组合作为输入，适应多样化的查询需求。
• 多任务处理：具备处理多种多图像相关任务的能力，如对象跟踪、差异识别等。
• 高效推理机制：通过端到端设计提升推理效率，减少传统流程中的步骤和误差累积。

Migician的技术特点

• 端到端多图像定位框架：直接处理多图像定位任务，避免分步处理带来的复杂性和效率问题。
• 大规模指令调优数据集（MGrounding-630k）：包含63万条多图像定位任务数据，涵盖多种任务类型。
• 两阶段训练方法：第一阶段学习基本定位能力，第二阶段通过指令优化提升复杂查询处理能力。
• 多模态融合技术：结合视觉与语言信息，实现对复杂查询的理解与定位。
• 模型合并优化：通过权重平均优化模型性能。

Migician的项目资源

• 项目官网：https://migician-vg.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/thunlp/Migician
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Michael4933/Migician
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.05767

Migician的应用领域

• 自动驾驶：用于多视角目标检测与动态跟踪。
• 安防监控：支持多摄像头联动识别异常行为。
• 机器人交互：提升机器人在复杂环境中的物体识别与操作能力。
• 图像编辑：辅助多图内容分析与创意生成。
• 医疗影像：用于多模态影像中的病灶定位与监测。