多模态大模型有了统一分割框架，华科PSALM多任务登顶，模型代码全开源

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原标题：多模态大模型有了统一分割框架，华科PSALM多任务登顶，模型代码全开源
关键字：任务,模型,提示,全景,图像
文章来源：机器之心
内容字数：4814字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部最近，多模态大模型（LMM）取得了一系列引人注目的成就，特别是在视觉 – 语言任务上的表现令人瞩目。它们的成功不仅展现了多模态大模型在各个领域的实用性和灵活性，也为更多视觉场景下的应用探索了新的道路。
尽管如此，在将 LMM 应用到计算机视觉任务上时，我们仍面临一个关键挑战：大多数 LMM 目前只限于文本输出，这限制了它们在处理更细粒度的视觉任务，如图像分割方面的能力。
此外，图像分割领域内部的需求多样化，任务各异 —— 实例分割需为每个对象分配唯一 ID 并计算类别信赖度，指代分割（RES）则需要基于描述性语句来识别图像中的特定区域，而交互式分割的输入可能包括点、线、边界框或掩码。这些不同的输入和输出格式如何能够被 LMM 高效地统一和处理，目前仍然是一个开放性问题。华中科技大学的研究团队针对多模态大模型（LMM）在视觉任务中的应用挑战，推出了针对性的解决方案：PSALM 模型。这一模型的设计理念是：通过一个统一的框架处理绝大多数类型的图像分割任务，从而实现分割任务的全面覆盖。
同时，得益于多模态大模型广泛的预训练，PSALM 不仅在已见分割任务上表现出色

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