🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
可能地震的前兆信号就隐藏在其中，只是我们还没有办法足够好的测量出这种前兆信号。该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。
3）观察人工智能消除和修复所选区域。