新加坡国立大学NExT++实验室和清华刘知远团队合作研发了一款强大的多模态大模型，该模型集成了检测分割模块，显着简化了抠图流程。用户只需使用自然语言描述目标物体，模型即可快速精准地进行标注，并提供相应的文字解释。这项突破性技术在多个数据集上都展现出优异的性能，尤其在指代分割和REC任务方面表现出色。
新加坡国立大学NExT++实验室与清华刘知远团队合作打造的多模态大模型集成了检测分割模块，使抠图变得更加简单。通过自然语言描述需求，模型能够快速标注出要寻找的物体，并提供文字解释。该模型在多个任务数据集上的实验表现优秀，具有较好的指代分割和REC任务的能力。此外，该模型还引入了基于embedding的位置建模方式，拥有更好的位置建模能力。通过训练流程的优化，该模型在标注稀缺的分割任务上也能取得良好的表现。
该模型基于embedding的位置建模方式以及优化的训练流程，使其在数据标注稀缺的分割任务中也能取得令人满意的效果，展现了其强大的适应性和实用性，为未来多模态模型的发展提供了新的方向和思路。 这项研究成果有望在图像处理和人工智能相关领域产生广泛的影响。