GenAI 的应用已经存在于许多领域，无论是在医学中，模型有助于创建复杂的诊断，还是在语音和图像处理中。但这些模型能走多远以及它们可以覆盖哪些用例？这篇博文详细讨论了这个问题，并概述了 GenAI 的用例，特别是视觉数据的处理以及计算机视觉中的可能用途。
从本质上讲，GenAI 能够根据数据分析生成新内容。与依赖现有数据的传统人工智能方法不同，GenAI 能够创建新的原创内容。这些模型从现有数据中学习模式和结构，并可以独立生成相似但新颖的内容。
计算机视觉的全面定义以及该学科在深度学习组中的分类可以在这篇主题为“深度学习的计算机视觉 - 简短介绍”的博客文章中找到 。
这些模型使用多模态方法来处理视觉和语言信息。例如，这使得它们不仅可以识别图像中的对象，还可以描述这些对象之间的上下文和关系。这可以更准确地分析视觉内容。
计算机视觉和 GenAI：概述
这些模型的多模态能力在计算机视觉中特别有效地实现，以增强甚 护士电子邮件列表 至完全采用其应用能力。这些模型也称为“视觉法学硕士”，根据输入数据分为三个不同的类别。有一些模型：
1.专门处理静态图像
2.既可以处理静态图像，也可以处理无声视频
3.还可以包围音频数据。
此上下文中的一个示例模型是Video LLaMa 模型，它是一种多模态语言模型，可以理解视频的视觉和听觉内容。附图中显示了该模型与各种视觉理解问题的实际演示。
根据输入格式 - 视频或图像 - Video-LLaMa 可以处理这两种格式，提供一系列可能性 - 从解释视觉数据到捕获视频中的时间动态。
除了 Video-LLaMa 之外，专门处理静态图像的模型还包括 ChatGPT（尤其是Mini-GPT4）、LLaVA 模型系列（包括LLaVA-Plus、LLaVA-Med或LLaVA以及BLIP-2）等变体。如图所示，以 VideoChat 为例，这些模型可以处理各种计算机视觉任务。该模型能够执行对象检测或对象识别等任务，并根据输入图像生成不同的内容，包括食谱、模因、广告文本或文学文本。此外，物体检测和物体识别的检测对象范围也在不断扩大。此外，正如介绍中已经提到的，GenAI在医学上也有应用。这一类的一个例子是 LLaVA-Med 模型，它基于视觉生物医学数据，可以以对话或详细描述的形式进行问答。
然而，也有一些模型可以处理静态图像和没有声音的视频数据，例如Video-ChatGPT和VideoChat。下图显示了这些模型的一些示例。此外，这些模型支持基于图像和视频输入回答问题。
正如示例所示，这些模型用途广泛，可以处理各种任务。从视频理解到对话任务，再到模因或食谱的解释，他们仅通过视觉输入就展示了令人印象深刻的表现。有些模型甚至能够将手写草稿转换为完整的网站。