SEEChat 项目亮点解析

1. 项目的基础介绍

SEEChat 是由 360CVGroup 开发的一款多模态对话模型，该项目旨在将视觉能力与文本对话能力相集成，打造一款能够以文本/对话的方式解决视觉任务的先进模型。SEEChat 的长期目标是赋予模型图像理解、目标检测、跨模态交互和开放集视觉任务的能力。该项目是基于单模态专家缝合路线（Single-modal Experts Efficient integration, SEEChat）构建的，目前开源版本的语言模型部分基于中文 ChatGLM6B。

2. 项目代码目录及介绍

SEEChat 项目的代码目录结构清晰，主要包含以下几个部分：

• doc/：存放项目的文档资料。
• img/：存放项目相关的图像文件。
• models/：包含模型相关的权重文件和预训练模型。
  • chatglm-6b/：存放 ChatGLM6B 模型的相关文件。
• .gitignore：定义了 Git 忽略的文件。
• LICENSE：项目使用的 Apache-2.0 许可文件。
• README.md：项目的说明文档。
• environment.yml：定义了项目运行所需的环境和依赖。

3. 项目亮点功能拆解

• 多轮视觉问答：SEEChat 能够进行多轮对话，并在对话中理解并回答与图像相关的问题。
• 代码生成：模型能够生成对应的代码片段，以实现特定的功能。
• 目标分类：对图像中的目标进行准确分类。
• Image Captioning：为图像生成描述性的文字。

4. 项目主要技术亮点拆解

• 技术方案：SEEChat 采用单模态专家缝合路线，通过可学习的桥接层将视觉模态的专家模型与文本模态的专家模型进行缝合。
• 训练数据：使用 360 人工智能研究院开源的 Zero 数据集进行训练，该数据集包含 2300 万图文对。
• 训练阶段：分为两个阶段，第一阶段为图文对齐，第二阶段为人机对齐。
• 模型基础：视觉模态基于 CLIP-ViT，文本模态基于 ChatGLM。

5. 与同类项目对比的亮点

与同类项目相比，SEEChat 在以下几个方面具有明显优势：

• 视觉与文本的深度融合：通过单模态专家缝合路线，实现了视觉与文本模态的高效集成。
• 性能优越：在图文相关性得分方面，SEEChat 胜出率超过原生文本，表现更为出色。
• 易于部署和使用：项目提供了详细的部署和使用说明，使得用户能够快速上手。
• 社区活跃：项目在 GitHub 上拥有一定的关注度和活跃度，有助于后续的迭代和优化。