MiniCPM-V: A Python repository from IUYSY

性能领先且部署高效的多模态大模型

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MiniCPM-V 2.0 🤗 🤖 | OmniLMM-12B 🤗 🤖 | MiniCPM-V 2.0 技术博客

MiniCPM-V和OmniLMM 是面向图文理解的开源多模态大模型系列。该系列模型接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出。我们发布了两个版本的模型，旨在实现领先的性能和高效的部署：

MiniCPM-V 2.8B：可在终端设备上部署的先进多模态大模型。最新发布的 MiniCPM-V 2.0 可以接受 180 万像素的任意长宽比图像输入，实现了和 Gemini Pro 相近的场景文字识别能力以及和 GPT-4V 相匹的低幻觉率。
OmniLMM-12B：相比同规模其他模型在多个基准测试中具有领先性能，实现了相比 GPT-4V 更低的幻觉率。

更新日志

[2024.04.12] 我们开源了 MiniCPM-V 2.0，该模型刷新了 OCRBench 开源模型最佳成绩，在场景文字识别能力上比肩 Gemini Pro，同时还在综合了 11 个主流多模态大模型评测基准的 OpenCompass 榜单上超过了 Qwen-VL-Chat 10B、CogVLM-Chat 17B 和 Yi-VL 34B 等更大参数规模的模型！点击这里查看 MiniCPM-V 2.0 技术博客。
[2024.03.14] MiniCPM-V 现在支持 SWIFT 框架下的微调了，感谢 Jintao 的贡献！
[2024.03.01] MiniCPM-V 现在支持在 Mac 电脑上进行部署！
[2024.02.01] 我们开源了 MiniCPM-V 和 OmniLMM-12B，分别可以支持高效的端侧部署和同规模领先的多模态能力！

MiniCPM-V 2.8B

MiniCPM-V 2.8B可以高效部署到终端设备。该模型基于 SigLip-400M 和 MiniCPM-2.4B构建，通过perceiver resampler连接。最新发布的 MiniCPM-V 2.0 的特点包括：

🔥 优秀的性能。

MiniCPM-V 2.0 在多个测试基准（如 OCRBench, TextVQA, MME, MMB, MathVista 等）中实现了 7B 以下模型的最佳性能。在综合了 11 个主流多模态大模型评测基准的 OpenCompass 榜单上超过了 Qwen-VL-Chat 9.6B、CogVLM-Chat 17.4B 和 Yi-VL 34B 等更大参数规模的模型。MiniCPM-V 2.0 还展现出领先的 OCR 能力，在场景文字识别能力上接近 Gemini Pro，OCRBench 得分达到开源模型第一。
🏆 可信行为。

多模态大模型深受幻觉问题困扰，模型经常生成和图像中的事实不符的文本。MiniCPM-V 2.0 是 第一个通过多模态 RLHF 对齐的端侧多模态大模型（借助 RLHF-V [CVPR'24] 系列技术）。该模型在 Object HalBench 达到和 GPT-4V 相仿的性能。
🌟 高清图像高效编码。

MiniCPM-V 2.0 可以接受 180 万像素的任意长宽比图像输入（基于最新的LLaVA-UHD 技术），这使得模型可以感知到小物体、密集文字等更加细粒度的视觉信息。
⚡️ 高效部署。

MiniCPM-V 2.0 可以高效部署在大多数消费级显卡和个人电脑上，包括移动手机等终端设备。在视觉编码方面，我们通过perceiver resampler将图像表示压缩为更少的 token。这使得 MiniCPM-V 2.0 即便是面对高分辨率图像，也能占用较低的存储并展现优秀的推理速度。
🙌 双语支持。

MiniCPM-V 2.0 提供领先的中英双语多模态能力支持。该能力通过 VisCPM [ICLR'24] 论文中提出的多模态能力的跨语言泛化技术实现。

性能评估

TextVQA, DocVQA, OCRBench, OpenCompass, MME, MMBench, MMMU, MathVista, LLaVA Bench, Object HalBench 上的详细评测结果。

Model	Size	TextVQA val	DocVQA test	OCRBench	OpenCompass	MME	MMB dev(en)	MMB dev(zh)	MMMU val	MathVista	LLaVA Bench	Object HalBench
Proprietary models
Gemini Pro Vision	-	74.6	88.1	680	63.8	2148.9	75.2	74.0	48.9	45.8	79.9	-
GPT-4V	-	78.0	88.4	645	63.2	1771.5	75.1	75.0	53.8	47.8	93.1	86.4 / 92.7
Open-source models 6B~34B
Yi-VL-6B	6.7B	45.5*	17.1*	290	49.3	1915.1	68.6	68.3	40.3	28.8	51.9	-
Qwen-VL-Chat	9.6B	61.5	62.6	488	52.1	1860.0	60.6	56.7	37.0	33.8	67.7	56.2 / 80.0
Yi-VL-34B	34B	43.4*	16.9*	290	52.6	2050.2	71.1	71.4	45.1	30.7	62.3	-
DeepSeek-VL-7B	7.3B	64.7*	47.0*	435	55.6	1765.4	74.1	72.8	38.3	36.8	77.8	-
TextMonkey	9.7B	64.3	66.7	558	-	-	-	-	-	-	-	-
CogVLM-Chat	17.4B	70.4	33.3*	590	52.5	1736.6	63.7	53.8	37.3	34.7	73.9	73.6 / 87.4
Open-source models 1B~3B
DeepSeek-VL-1.3B	1.7B	58.4*	37.9*	413	46.0	1531.6	64.0	61.2	33.8	29.4	51.1	-
MobileVLM V2	3.1B	57.5	19.4*	-	-	1440.5(P)	63.2	-	-	-	-	-
Mini-Gemini	2.2B	56.2	34.2*	-	-	1653.0	59.8	-	31.7	-	-	-
MiniCPM-V	2.8B	60.6	38.2	366	47.6	1650.2	67.9	65.3	38.3	28.9	51.3	78.4 / 88.5
MiniCPM-V 2.0	2.8B	74.1	71.9	605	55.0	1808.6	69.6	68.1	38.2	38.7	69.2	85.5 / 92.2

* 我们自己评测了正式开源的模型权重。

典型示例

我们将 MiniCPM-V 2.0 部署在小米 14 Pro 上，并录制了以下演示视频，未经任何视频剪辑。

MiniCPM-V 1.0

请参考这里了解 MiniCPM-V 1.0 的信息和使用教程。

OmniLMM-12B

OmniLMM-12B 是当前系列中性能最佳的版本。该模型基于EVA02-5B和Zephyr-7B-β初始化构建，并使用perceiver resampler连接，采用了课程学习的方法在多模态数据上进行训练。该模型具有三个特点：

🔥 性能领先。

OmniLMM-12B 相比其他同规模模型在多个基准测试中取得领先的性能（包括 MME、MMBench、SEED-Bench 等），模型掌握了较为丰富的多模态世界知识。
🏆 行为可信。

多模态大模型的幻觉问题备受关注，模型经常生成和图像中的事实不符的文本（例如，确信地描述图片中并不存在的物体）。OmniLMM-12B是 第一个通过多模态 RLHF 对齐的综合能力优秀的开源多模态大模型（借助 RLHF-V [CVPR'24] 系列技术）。该模型在 MMHal-Bench 幻觉评测基准上达到开源模型最佳水平，并在 Object HalBench 中优于GPT-4V。
🕹 实时多模态交互。

我们尝试结合OmniLMM-12B和GPT-3.5 (纯文本模型) ，实现实时多模态交互助手。该模型接受来自摄像头的视频流，并借助工具处理语音输入输出。虽然还很初步，我们发现该模型无需视频编辑可以复现Gemini演示视频中的一些有趣例子。

评测结果

MME, MMBench, MMMU, MMBench, MMHal-Bench, Object HalBench, SeedBench, LLaVA Bench W, MathVista 上的详细评测结果。

Model	Size	MME	MMB dev (en)	MMMU val	MMHal-Bench	Object HalBench	SeedBench-I	MathVista	LLaVA Bench
GPT-4V†	-	1771.5	75.1	56.8	3.53 / 70.8	86.4 / 92.7	71.6	47.8	93.1
Qwen-VL-Plus†	-	2183.4	66.2	45.2	-	-	65.7	36.0	73.7
Yi-VL 6B	6.7B	1915.1	68.6	40.3	-	-	67.5	28.8	51.9
Qwen-VL-Chat	9.6B	1860.0	60.6	35.9	2.93 / 59.4	56.2 / 80.0	64.8	33.8	67.7
CogVLM-Chat	17.4B	1736.6	63.7	32.1	2.68 / 52.1	73.6 / 87.4	68.8	34.7	73.9
LLaVA 1.5	13.6B	1808.4	68.2	36.4	2.71 / 51.0	53.7 / 77.4	68.1	26.4	64.6
OmniLMM-12B	11.6B	1935.8	71.6	40.7	3.45 / 68.8	90.3 / 95.5	71.1	34.9	72.0

†: 闭源模型

典型示例

我们结合 OmniLMM-12B 和 ChatGPT-3.5 (纯文本模型) 尝试构建 实时多模态交互助手. OmniLMM-12B 将视频帧转为对应的图像描述并输入给ChatGPT-3.5来生成对用户指令的响应。演示视频未经编辑。

OmniLMM_video_demo_zh.mp4

Demo

欢迎通过以下链接使用我们的网页端推理服务： OmniLMM-12B ｜ MiniCPM-V 2.0.

安装

git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git
cd MiniCPM-V

创建 conda 环境

conda create -n MiniCPMV python=3.10 -y
conda activate MiniCPMV

安装依赖

pip install -r requirements.txt

推理

模型库

模型	简介	下载链接
MiniCPM-V 2.0	最新版本，提供高效而领先的端侧双语多模态理解能力。	🤗
MiniCPM-V	第一版 MiniCPM-V	🤗
OmniLMM-12B	性能最强的版本	🤗

多轮对话

请参考以下代码使用 MiniCPM-V 和 OmniLMM 进行推理。

from chat import OmniLMMChat, img2base64

chat_model = OmniLMMChat('openbmb/MiniCPM-V-2') # or 'openbmb/OmniLMM-12B'

im_64 = img2base64('./assets/hk_OCR.jpg')

# First round chat 
msgs = [{"role": "user", "content": "Where should I go to buy a camera?"}]

inputs = {"image": im_64, "question": json.dumps(msgs)}
answer = chat_model.chat(inputs)
print(answer)

# Second round chat 
# pass history context of multi-turn conversation
msgs.append({"role": "assistant", "content": answer})
msgs.append({"role": "user", "content": "Where is this store in the image?"})

inputs = {"image": im_64, "question": json.dumps(msgs)}
answer = chat_model.chat(inputs)
print(answer)

可以得到以下输出:

"You should go to the Canon store for a camera."

"The Canon store is located on the right side of the image."

Mac 推理

点击查看 MiniCPM-V 2.0 基于Mac MPS运行 (Apple silicon or AMD GPUs)的示例。

# test.py
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-V-2', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16)
model = model.to(device='mps', dtype=torch.float16)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-V-2', trust_remote_code=True)
model.eval()

image = Image.open('./assets/hk_OCR.jpg').convert('RGB')
question = 'Where is this photo taken?'
msgs = [{'role': 'user', 'content': question}]

answer, context, _ = model.chat(
    image=image,
    msgs=msgs,
    context=None,
    tokenizer=tokenizer,
    sampling=True
)
print(answer)

运行:

PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python test.py

手机端部署

MiniCPM-V 2.0 目前可以部署在Android和Harmony操作系统的手机上。 🚀 点击这里开始手机端部署。

未来计划

支持模型微调
本地用户图形界面部署
实时多模态交互代码开源

模型协议

本仓库中代码依照 Apache-2.0 协议开源

OmniLMM 模型权重的使用遵循 “通用模型许可协议-来源说明-宣传限制-商业授权”。

OmniLMM 模型权重对学术研究完全开放。

如需将模型用于商业用途，请联系 cpm@modelbest.cn 来获取书面授权，登记后可以免费商业使用。

声明

作为多模态大模型，MiniCPM-V 和 OmniLMM 通过学习大量的多模态数据来生成内容，但它无法理解、表达个人观点或价值判断，它所输出的任何内容都不代表模型开发者的观点和立场。

因此用户在使用 MiniCPM-V 和 OmniLMM 生成的内容时，应自行负责对其进行评估和验证。如果由于使用 OmniLMM 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。

机构

本项目由以下机构共同开发：

我们的其他多模态项目

👏 欢迎了解我们更多的多模态项目：

VisCPM | RLHF-V | LLaVA-UHD

引用

如果您觉得我们模型/代码/论文有帮助，请给我们 ⭐ 和引用 📝，感谢！

@article{yu2023rlhf,
  title={Rlhf-v: Towards trustworthy mllms via behavior alignment from fine-grained correctional human feedback},
  author={Yu, Tianyu and Yao, Yuan and Zhang, Haoye and He, Taiwen and Han, Yifeng and Cui, Ganqu and Hu, Jinyi and Liu, Zhiyuan and Zheng, Hai-Tao and Sun, Maosong and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2312.00849},
  year={2023}
}
@article{viscpm,
    title={Large Multilingual Models Pivot Zero-Shot Multimodal Learning across Languages}, 
    author={Jinyi Hu and Yuan Yao and Chongyi Wang and Shan Wang and Yinxu Pan and Qianyu Chen and Tianyu Yu and Hanghao Wu and Yue Zhao and Haoye Zhang and Xu Han and Yankai Lin and Jiao Xue and Dahai Li and Zhiyuan Liu and Maosong Sun},
    journal={arXiv preprint arXiv:2308.12038},
    year={2023}
}
@article{xu2024llava-uhd,
  title={{LLaVA-UHD}: an LMM Perceiving Any Aspect Ratio and High-Resolution Images},
  author={Xu, Ruyi and Yao, Yuan and Guo, Zonghao and Cui, Junbo and Ni, Zanlin and Ge, Chunjiang and Chua, Tat-Seng and Liu, Zhiyuan and Huang, Gao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2403.11703},
  year={2024}
}

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