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SigLIP-HD

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  1. RESEARCH · CL_139293 ·

    SigLIP-HD 通过细粒度到粗粒度监督增强 MLLM 的视觉感知能力

    研究人员推出 SigLIP-HD，一种在不增加计算成本的情况下增强多模态大语言模型 (MLLM) 视觉感知能力的新方法。该方法采用细粒度到粗粒度监督策略，使中等分辨率图像的粗粒度特征能够复制高分辨率版本的精细细节。SigLIP-HD 基于 SigLIP 2 模型构建，在相同的推理预算下生成更优越的视觉标记，在各种 MLLM 基准测试中表现出改进的性能，尤其是在光学字符识别 (OCR) 任务中。