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# VisCPM
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    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.8+-aff.svg"></a>
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`VisCPM` is a family of open-source large multimodal models, which support multimodal conversational capabilities (`VisCPM-Chat` model) and text-to-image generation capabilities (`VisCPM-Paint` model) in both Chinese and English, achieving state-of-the-art peformance among Chinese open-source multimodal models. `VisCPM` is trained based on the large language model [CPM-Bee](https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee) with 10B parameters, fusing visual encoder (Q-Former) and visual decoder (Diffusion-UNet) to support visual inputs and outputs. Thanks to the good bilingual capability of CPM-Bee, `VisCPM` can be pre-trained with English multimodal data only and well generalize to achieve promising Chinese multimodal capabilities.

`VisCPM`是一个开源的多模态大模型系列，支持中英双语的多模态对话能力（`VisCPM-Chat`模型）和文到图生成能力（`VisCPM-Paint`模型），在中文多模态开源模型中达到最佳水平。`VisCPM`基于百亿参数量语言大模型[CPM-Bee](https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee)（10B）训练，融合视觉编码器（`Q-Former`）和视觉解码器（`Diffusion-UNet`）以支持视觉信号的输入和输出。得益于`CPM-Bee`底座优秀的双语能力，`VisCPM`可以仅通过英文多模态数据预训练，泛化实现优秀的中文多模态能力。

## VisCPM-Chat
`VisCPM-Chat`支持面向图像进行中英双语多模态对话。该模型使用`Q-Former`作为视觉编码器，使用CPM-Bee（10B）作为语言交互基底模型，并通过语言建模训练目标融合视觉和语言模型。模型训练包括预训练和指令精调两阶段：

* 预训练：我们使用约100M高质量英文图文对数据对`VisCPM-Chat`进行了预训练，数据包括CC3M、CC12M、COCO、Visual Genome、Laion等。在预训练阶段，语言模型参数保持固定，仅更新`Q-Former`部分参数，以支持大规模视觉-语言表示的高效对齐。

* 指令精调：我们采用[LLaVA-150K](https://llava-vl.github.io/)英文指令精调数据，并混合相应翻译后的中文数据对模型进行指令精调，以对齐模型多模态基础能力和用户使用意图。在指令精调阶段，我们更新全部模型参数，以提升指令精调数据的利用效率。有趣的是，我们发现即使仅采用英文指令数据进行指令精调，模型也可以理解中文问题，但仅能用英文回答。这表明模型的多语言多模态能力已经得到良好的泛化。在指令精调阶段进一步加入少量中文翻译数据，可以将模型回复语言和用户问题语言对齐。

我们在LLaVA英文测试集和翻译的中文测试集对模型进行了评测，该评测基准考察模型在开放域对话、图像细节描述、复杂推理方面的表现，并使用GPT-4进行打分。可以观察到，`VisCPM-Chat`在中文多模态能力方面取得了最佳的平均性能，在通用域对话和复杂推理表现出色，同时也表现出了不错的英文多模态能力。

<table>
    <tr>
        <td align="center" rowspan="2" colspan="2">模型</td>
        <td align="center" colspan="4">英文</td>
        <td align="center" colspan="4">中文</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">多模态对话</td>
        <td align="center">细节描述</td>
        <td align="center">复杂推理</td>
        <td align="center">平均</td>
        <td align="center">多模态对话</td>
        <td align="center">细节描述</td>
        <td align="center">复杂推理</td>
        <td align="center">平均</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center" rowspan="3">英文模型</td>
        <td align="center">MiniGPT4</td>
        <td align="center">65</td>
        <td align="center">67.3</td>
        <td align="center">76.6</td>
        <td align="center">69.7</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">InstructBLIP</td>
        <td align="center">81.9</td>
        <td align="center">68</td>
        <td align="center">91.2</td>
        <td align="center">80.5</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">LLaVA</td>
        <td align="center">89.5</td>
        <td align="center">70.4</td>
        <td align="center">96.2</td>
        <td align="center">85.6</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center" rowspan="4">中英双语</td>
        <td align="center">mPLUG-Owl </td>
        <td align="center">64.6</td>
        <td align="center">47.7</td>
        <td align="center">80.1</td>
        <td align="center">64.2</td>
        <td align="center">76.3</td>
        <td align="center">61.2</td>
        <td align="center">77.8</td>
        <td align="center">72</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">VisualGLM</td>
        <td align="center">62.4</td>
        <td align="center">63</td>
        <td align="center">80.6</td>
        <td align="center">68.7</td>
        <td align="center">76.6</td>
        <td align="center">87.8</td>
        <td align="center">83.6</td>
        <td align="center">82.7</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">Ziya (LLaMA 13B)</td>
        <td align="center">82.7</td>
        <td align="center">69.9</td>
        <td align="center">92.1</td>
        <td align="center">81.7</td>
        <td align="center">85</td>
        <td align="center">74.7</td>
        <td align="center">82.4</td>
        <td align="center">80.8</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">VisCPM-Chat</td>
        <td align="center">83.3</td>
        <td align="center">68.9</td>
        <td align="center">90.5</td>
        <td align="center">81.1</td>
        <td align="center">92.7</td>
        <td align="center">76.1</td>
        <td align="center">89.2</td>
        <td align="center">86.3</td>
    </tr>
</table>

## VisCPM-Paint
`VisCPM-Paint`支持中英双语的文到图生成。该模型使用CPM-Bee（10B）作为文本编码器，使用`UNet`作为图像解码器，并通过扩散模型训练目标融合语言和视觉模型。在训练过程中，语言模型参数始终保持固定。我们使用[Stable Diffusion 2.1](https://github.com/Stability-AI/stablediffusion)的UNet参数初始化视觉解码器，并通过逐步解冻其中关键的桥接参数将其与语言模型融合：首先训练文本表示映射到视觉模型的线性层，然后进一步解冻`UNet`的交叉注意力层。该模型在[LAION 2B](https://laion.ai/)英文图文对数据上进行了训练。

与`VisCPM-Chat`类似，我们发现得益于CPM-Bee的双语能力，`VisCPM-Paint`可以仅通过英文图文对训练，泛化实现良好的中文文到图生成能力，达到中文开源模型的最佳效果。通过进一步加入20M清洗后的原生中文图文对数据，以及120M翻译到中文的图文对数据，模型的中文文到图生成能力可以获得进一步提升。我们在MSCOCO上采样了3万张图片，计算了FID(Fréchet Inception Distance)和Clip Score，前者用于评估生成图片的质量，后面用于评估生成的图片与输入的匹配程度。

<table>
    <tr>
        <td align="center" rowspan="2">模型</td>
        <td align="center" colspan="2">英文</td>
        <td align="center" colspan="2">中文</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">FID↓</td>
        <td align="center">CLIP Score↑</td>
        <td align="center">FID↓</td>
        <td align="center">CLIP Score↑</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">AltDiffusion</td>
        <td align="center">17.16</td>
        <td align="center">25.24</td>
        <td align="center">16.09</td>
        <td align="center">24.05</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">TaiyiDiffusion</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">15.58</td>
        <td align="center">22.69</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">Stable Diffusion</td>
        <td align="center">9.08</td>
        <td align="center">26.22</td>
        <td align="center">-</td>
        <td align="center">-</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">VisCPM-Paint-en</td>
        <td align="center">9.51</td>
        <td align="center">25.35</td>
        <td align="center">10.86</td>
        <td align="center">23.38</td>
    </tr>
    <tr>
        <td align="center">VisCPM-Paint-zh</td>
        <td align="center">9.98</td>
        <td align="center">25.04</td>
        <td align="center">9.65</td>
        <td align="center">24.17</td>
    </tr>
</table>

# 安装

```Shell
conda create -n viscpm python=3.10 -y
conda activate viscpm
pip install setuptools
pip install diffusers jieba matplotlib numpy opencv_python
pip install pandas Pillow psutil pydantic scipy
pip install torch==1.13.1 torchscale==0.2.0 torchvision==0.14.1 timm
pip install transformers==4.28.0
pip install tqdm typing_extensions
pip install git+https://github.com/thunlp/OpenDelta.git
pip install git+https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee.git#egg=cpm-live&subdirectory=src
```

VisCPM需要单卡40GB以上的GPU运行，我们会在尽快更新更加节省显存的推理方式。

## 使用

```python
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, AutoImageProcessor
>>> from PIL import Image

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openbmb/VisCPM-Chat', trust_remote_code=True)
>>> processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('openbmb/VisCPM-Chat', trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained('openbmb/VisCPM-Chat', trust_remote_code=True).to('cuda')

>>> data = [{
>>>     'context': '',
>>>     'question': 'describe this image in detail.',
>>>     'image': tokenizer.unk_token * model.query_num,
>>>     '<ans>': ''
>>>     }]
>>> image = Image.open('case.jpg')
>>> result = model.generate(data, tokenizer, processor, image)
>>> print(result[0]['<ans>'])
这幅图片显示了一群热气球在天空中飞行。这些热气球漂浮在不同的地方，包括山脉、城市和乡村地区。
```