Oryx是由清華大學、騰訊及南洋理工大合開發的一款多模態大型語言模型（MLLM）。其核心創新在于有效處理視覺數據，主要依賴于兩個關鍵組件：預訓練的OryxViT模型和動態壓縮模塊。OryxViT能夠將任意分辨率的圖像轉化為適合大型語言模型的視覺表示，而動態壓縮模塊則可以根據需求在1到16倍之間靈活地壓縮視覺標記，從而使得Oryx能夠高效處理各種分辨率的視覺輸入，無論是清晰的圖像還是超長的視頻。

Oryx是什么

Oryx是一個創新的多模態大型語言模型，旨在通過結合視覺和語言的理解能力，提供更為豐富的交互體驗。得益于OryxViT模型和動態壓縮模塊的卓越設計，Oryx能夠靈活地處理不同分辨率和時長的視覺數據，展現出在空間和時間理解方面的顯著優勢。

Oryx的主要功能

• 原生分辨率處理：Oryx可以處理各種分辨率的視覺輸入，確保圖像細節的完美保留，適合需要高精度視覺信息的任務。
• 動態壓縮：根據具體任務的需求，Oryx能夠在1到16倍之間動態壓縮視覺數據，提升在處理長視頻等大規模數據時的計算效率。
• 多模態理解：Oryx具備理解和分析圖像、視頻及3D數據的能力，為多種視覺-語言任務提供強大的支持。
• 上下文檢索：強化視頻內容的上下文理解，能夠從廣泛的信息中提取所需的特定內容。
• 空間感知：Oryx精準把握3D空間中物體的位置和相互關系，增強對三維空間理解的深度。

Oryx的技術原理

• OryxViT模型：該預訓練的視覺編碼器將不同分辨率的圖像轉化為適合大型語言模型處理的視覺表示。
• 自適應位置嵌入：OryxViT采用自適應位置嵌入層，允許模型處理不同大小的圖像而無需調整到固定分辨率。
• 變長自注意力機制：通過并行處理不同尺寸的視覺數據，提升了處理效率和靈活性。
• 區域注意力操作：在動態壓縮模塊中，區域注意力操作能夠有效交互高分辨率與低分辨率特征圖，減輕下采樣帶來的影響。
• 混合數據訓練：基于包含圖像、視頻和3D數據的混合數據集進行訓練，提高了模型在多模態任務上的表現。

Oryx的項目地址

• 項目官網：oryx-mllm.github.io
• GitHub倉庫：https://github.com/Oryx-mllm/Oryx
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/spaces/THUdyh/Oryx
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.12961

Oryx的應用場景

• 智能監控：利用Oryx的視頻理解能力，實時監控和分析監控視頻中的與活動。
• 自動駕駛：在自動駕駛系統中，Oryx幫助解析和理解車輛周圍的環境，提供更為精準的視覺識別。
• 人機交互：Oryx能夠理解圖像和視頻內容，使人機交互更加自然和高效。
• 內容審核：在社交媒體及在線平臺上，Oryx幫助自動識別和過濾不當內容。
• 視頻編輯和增強：Oryx能夠進行自動視頻編輯，如視頻摘要、高光片段生成等。
• 教育和培訓：在教育領域中，Oryx提供圖像和視頻內容的智能分析，助力教學與學習。

常見問題

• Oryx支持哪些類型的輸入數據？ Oryx支持圖像、視頻和3D數據等多種輸入類型。
• Oryx的應用領域有哪些？ Oryx廣泛應用于智能監控、自動駕駛、人機交互、內容審核、視頻編輯以及教育等多個領域。
• 如何訪問Oryx的技術文檔？ 用戶可以通過Oryx的官方網站或GitHub倉庫獲取詳細的技術文檔和使用指南。