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AI數字人系統Magma：微軟推出的多模態AI代理基礎模型，可實現多場景代理
Magma是什么？
Magma 是微軟推出的一款多模態 ai 代理基礎模型，能夠處理虛擬和現實環境中的復雜交互，實現圖像字幕和問答、視頻字幕和問答、UI導航、機器人操作等多種任務。
Magma功能特點
多模態能力：支持圖像字幕和問答、視頻字幕和問答、UI 導航、機器人操作等任務。
數字與物理世界的交互：能夠處理虛擬和現實環境中的任務。
多功能性：單一模型具備通用的圖像和視頻理解能力，同時能生成目標驅動的視覺計劃和動作。
先進性能：在多模態任務上表現出色，特別是在空間理解和推理方面。
可擴展的預訓練策略：能夠從未標記的視頻中學習，具有很強的泛化能力。
Magma的技術原理
多模態預訓練：結合圖像、視頻和動作數據，通過統一框架進行大規模預訓練，學習跨模態的連接。
Set-of-Mark (SoM)：標記圖像中的可操作對象，幫助模型實現動作落地。
Trace-of-Mark (ToM)：標記視頻中物體的運動軌跡，增強時間動態理解能力。
視覺與語言結合：使用卷積網絡將視覺信息編碼為標記序列，與語言模型結合，生成動作或語言描述。
泛化與微調：預訓練后的模型具備零樣本泛化能力，可通過微調進一步提升性能。
跨任務適應：適用于多種任務（如UI導航、機器人操作、圖像和視頻理解），展現出強大的泛化能力。
安裝與使用
克隆項目：
git clone https://github.com/microsoft/Magma.git cd Magma
安裝依賴：
conda create -n magma python=3.10 -y conda activate magma pip install --upgrade pip pip install -e .
推理例子
from PIL import Image
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/Magma-8B", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Magma-8B", trust_remote_code=True)
model.to("cuda")
image = Image.open("example.jpg").convert("RGB")
convs = [
{"role": "system", "content": "You are an agent that can see, talk and act."},
{"role": "user", "content": "\nWhat is in the image?"}
]
prompt = processor.tokenizer.apply_chat_template(convs, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(images=[image], texts=prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.inference_mode():
generate_ids = model.generate(**inputs)
response = processor.decode(generate_ids[0], skip_special_tokens=True).strip()
print(response)Magma的應用領域
智能監控與安防：實時分析視頻流，預測行為，提升安全監控能力。
自動駕駛：處理多模態數據，輔助自動駕駛系統。
機器人操作：指導機器人完成復雜任務，適應不同硬件。
UI導航與交互：高效完成網頁或設備界面的多步驟操作。
教育與個性化學習：分析學生表現，提供定制化教學方案。
醫療診斷：結合影像和病歷，輔助醫生制定診療方案。
內容創作：結合圖像生成和文本創作，提供創意靈感。
智能助手：為虛擬助手提供任務導航，指導復雜操作。
視頻分析與預測：描述視頻內容，預測下一步動作。
智能家居與自動化：幫助家庭機器人學習新任務，提升自動化水平。
Magma GitHub 倉庫：https://github.com/microsoft/Magma
Magma項目官網：https://microsoft.github.io/Magma/
MagmaArxiv論文：https://www.arxiv.org/pdf/2502.13130
