LEOPARD：腾讯AI Lab推出的视觉语言模型赋能多模态理解与生成

LEOPARD是一款由腾讯AI Lab西雅图实验室开发的视觉语言模型，旨在高效理解并处理包含大量文本信息的多图像任务。其核心技术创新包括构建了约一百万条针对文本丰富的多图像场景的高质量多模态指令调优数据集，以及开发了自适应高分辨率多图像编码模块，以动态优化视觉序列长度分配。LEOPARD在多个基准测试中表现出色，尤其在需要分析单张图像内容和跨图像推理的复杂任务中，展现了卓越的能力。

LEOPARD是什么

LEOPARD是腾讯AI Lab西雅图实验室推出的先进视觉语言模型，专门设计用于处理含有丰富文本信息的多图像场景。它通过两项重要的技术创新实现了对复杂视觉任务的卓越理解和处理能力。一方面，LEOPARD策划了一个包含约一百万条指令的高质量多模态数据集，专门针对文本密集的多图像场景；另一方面，模型采用自适应高分辨率多图像编码模块，能够动态调整视觉序列的长度分配，从而实现更好的处理效果。

LEOPARD的主要功能

• 处理文本丰富的多图像任务：专为理解和分析包含大量文本的多图像场景而设计，如幻灯片、扫描文档和网页截图。
• 跨图像推理：能够理解单个图像的内容，并在多个图像之间进行逻辑推理和关系建立。
• 高分辨率图像处理：利用自适应高分辨率编码模块，有效处理高分辨率图像，确保文本和细节的清晰度。
• 动态视觉序列长度优化：根据输入图像的原始纵横比和分辨率，动态优化视觉序列的长度，以平衡图像细节与模型处理能力。
• 多模态指令调优：通过广泛的多模态指令调优数据集，优化模型在复杂视觉语言任务中的表现。

LEOPARD的技术原理

• 多模态大型语言模型（MLLM）：基于MLLM架构，整合视觉编码器、视觉语言连接器与语言模型，处理视觉和文本信息。
• 数据集构建：开发LEOPARD-INSTRUCT数据集，包含约一百万条指令，专门针对文本丰富的多图像场景，以支持模型训练和优化。
• 自适应高分辨率编码：根据输入图像的特性，动态调整视觉特征序列，以适应模型的序列长度限制。
• 像素洗牌技术：运用像素洗牌操作，将长视觉特征序列无损压缩为更短的序列，便于处理更多高分辨率图像。
• 图像分割：将高分辨率图像分割为多个子图像，独立处理并保留细节，随后将视觉特征与文本信息一起输入语言模型。

LEOPARD的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/tencent-ailab/Leopard
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/wyu1/Leopard-Instruct
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.01744

LEOPARD的应用场景

• 自动化文档理解：用于处理多页文档，如合同、报告和学术论文，自动提取关键信息和数据。
• 教育和学术研究：作为教育工具的辅助，支持电子课件和学术演示文稿，提供互动学习体验。
• 商业智能与数据分析：分析商业图表和表格，助力市场趋势预测与决策支持。
• 网页内容分析：理解并提取网页内容，用于搜索引擎优化（SEO）和内容推荐系统。
• 客户服务与支持：基于分析用户上传的图像和文本，提供更准确的客户服务和技术支持。

常见问题

• LEOPARD支持哪些类型的输入？：LEOPARD能够处理文本丰富的多图像输入，包括文档、网页截图和幻灯片等。
• 如何使用LEOPARD进行开发？：用户可以通过访问其GitHub仓库获取代码和使用说明，或在HuggingFace模型库中查找相关模型。
• LEOPARD的处理速度如何？：得益于其高效的编码模块和动态优化技术，LEOPARD在处理多个高分辨率图像时表现出色。
• LEOPARD适合哪些行业应用？：该模型可广泛应用于教育、商业智能、客户服务等多个领域。