Mini-Gemini，一个前沿的多模态视觉语言模型，凭借其强大的文本与图像处理能力，为各类应用场景带来了革命性的变革。无论是视觉问答、图像描述生成，还是图像编辑，Mini-Gemini都能展现出卓越的性能。
该模型支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型，确保了其在处理复杂任务时的强大能力。同时，Mini-Gemini还具备图像理解、推理和生成能力，使其能够深入理解图像内容，并根据需求生成相应的文本或图像。
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基于LLaVA构建的Mini-Gemini，通过双视觉编码器实现低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域的提取。这种设计使得模型能够更精准地捕捉图像中的关键信息，为后续的文本与图像融合提供了坚实的基础。
在文本与图像融合方面，Mini-Gemini采用补丁信息挖掘技术，在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘。这种技术能够充分利用图像中的细节信息，提高模型对图像内容的理解能力。
为了验证其性能，Mini-Gemini支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。这些测试不仅展示了模型在各项任务上的出色表现，还为其在未来的应用中提供了有力的支撑。
在实际使用场景中，Mini-Gemini能够根据给定的图像内容回答相关问题，为视觉问答系统提供了强大的支持。同时，它还能生成图像的文字描述，帮助用户更好地理解图像内容。此外，根据指令对图像进行编辑生成新图像的功能，使得Mini-Gemini在图像编辑领域也展现出了巨大的潜力。
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