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Ferret-UI 2 – 苹果推出的跨平台UI理解多模态大语言模型

来源:爱论文 时间:2025-02-11 16:44:25

Ferret-UI 2是什么

Ferret-UI 2是苹果公司推出的多模态大型语言模型,用在理解和交互移动用户界面。Ferret-UI 2能识别和理解各种移动设备屏幕上的UI元素,执行复杂的用户指令,实时观察用户在移动设备屏幕上的操作,随时准备提供帮助和执行任务。Ferret-UI 2相较于早期版本进行了大幅改进和更新。基于高分辨率图像编码和先进的数据训练方法,提升UI元素的识别精度和交互能力,用户能更自然、高效地与智能设备互动。

Ferret-UI 2

Ferret-UI 2的主要功能

多平台支持:Ferret-UI 2能处理包括iPhone、Android、iPad、Webpage和AppleTV在内的多种平台的用户界面。高分辨率图像感知:基于自适应缩放技术,Ferret-UI 2能在保持原始UI截图分辨率的同时,实现更准确的视觉元素识别。高级任务训练数据生成:基于GPT-4o和set-of-mark视觉提示,Ferret-UI 2生成用于复杂任务的训练数据,提升模型对UI元素空间关系的理解。用户中心交互:Ferret-UI 2能理解、执行用户为中心的交互任务,如确认提交、点击按钮等,不仅仅是机械点击。跨平台迁移能力:Ferret-UI 2展示了强大的跨平台转移能力,能在不同的平台之间迁移和适应。

Ferret-UI 2的技术原理

多模态大型语言模型(MLLM):结合视觉感知和语言处理的能力,理解和生成对UI的复杂交互。自适应N网格机制:基于算法确定最优的网格大小,用最小的分辨率失真和像素变化编码UI截图的每个部分。动态高分辨率图像编码:用CLIP图像编码器提取全局和局部特征,将特征送入大型语言模型(LLM)。 视觉采样器:根据用户指令识别、选择相关的UI区域,输出对UI元素的感知或交互描述。 set-of-mark(SoM)视觉提示:在生成训练数据时,用SoM提示增强模型对UI元素空间关系的理解,特别是在多轮感知和交互问答任务中。端到端训练:模型通过端到端的训练过程,从原始数据注释中学习,生成高质量的训练数据并优化模型性能。

Ferret-UI 2的项目地址

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2410.18967

Ferret-UI 2的应用场景

智能手机和平板电脑:Ferret-UI 2能理解、执行用户在iOS和Android设备上的各种指令,如导航应用程序、发送消息、设置提醒等。网络浏览:在网页浏览中,帮助用户更有效地与网页元素交互,比如点击按钮、填写表单、导航链接等。智能电视:对于Apple TV等智能电视平台,提供语音控制和其他交互方式,增强用户体验。多任务环境:在需要同时处理多个应用程序或窗口的场景中,帮助用户更高效地管理和切换不同的任务。辅助技术:集成到辅助技术中,帮助残障人士通过语音命令或其他输入方式与设备交互。
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