网站建设一次,crm管理,建网站需要哪些步骤,html代码规范BLIP-2: 基于冻结图像编码器和大型语言模型的语言-图像预训练引导 项目地址BLIP-2的背景与意义BLIP-2的安装与演示BLIP-2模型库图像到文本生成示例特征提取示例图像-文本匹配示例性能评估与训练引用BLIP-2Hugging Face集成 在语言-图像预训练领域#xff0c;BLIP-2的出现标志着… BLIP-2: 基于冻结图像编码器和大型语言模型的语言-图像预训练引导 项目地址BLIP-2的背景与意义BLIP-2的安装与演示BLIP-2模型库图像到文本生成示例特征提取示例图像-文本匹配示例性能评估与训练引用BLIP-2Hugging Face集成 在语言-图像预训练领域BLIP-2的出现标志着一项重大进展。本篇博客将深入探讨BLIP-2的背景、意义以及它如何改变零-shot语言-图像任务的格局。
项目地址
https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2
BLIP-2的背景与意义
BLIP-2是BLIP-2论文的官方实现是一种通用且高效的预训练策略可以轻松地利用预训练视觉模型和大型语言模型LLMs进行语言-图像预训练。BLIP-2在零-shot VQAv2上击败了Flamingo65.0对56.3在零-shot字幕生成上建立了新的技术水平在NoCaps上的121.6 CIDEr分数相对于之前的最佳113.2。搭载强大的LLMs如OPT、FlanT5BLIP-2还为各种有趣的应用解锁了新的零-shot指导的视觉到语言生成能力
BLIP-2的安装与演示
安装BLIP-2非常简单只需执行以下命令
pip install salesforce-lavis或者根据LAVIS指令从源代码安装。
你还可以尝试我们的笔记本演示体验指导式的语言到图像生成。
BLIP-2模型库
BLIP-2提供了多种模型架构和类型包括
blip2_opt用于预训练和字幕生成blip2_t5用于预训练和字幕生成blip2用于特征提取和检索
图像到文本生成示例
让我们看看如何使用BLIP-2模型执行零-shot指导式的图像到文本生成。首先我们从本地加载样本图像
import torch
from PIL import Image# 设置设备
device torch.device(cuda) if torch.cuda.is_available() else cpu# 加载样本图像
raw_image Image.open(../../docs/_static/merlion.png).convert(RGB)
display(raw_image.resize((596, 437)))然后我们加载一个预训练的BLIP-2模型及其预处理器变换
import torch
from lavis.models import load_model_and_preprocess# 加载预训练的BLIP-2模型
model, vis_processors, _ load_model_and_preprocess(nameblip2_t5, model_typepretrain_flant5xxl, is_evalTrue, devicedevice)# 准备图像
image vis_processors[eval](raw_image).unsqueeze(0).to(device)给定图像和文本提示询问模型生成响应
model.generate({image: image, prompt: Question: which city is this? Answer:}) # singapore特征提取示例
BLIP-2支持LAVIS的统一特征提取接口。
图像-文本匹配示例
BLIP-2可以使用与BLIP相同的接口计算图像-文本匹配分数。
性能评估与训练
你可以通过下载数据集并运行相应脚本来评估预训练和微调模型。训练过程分为两个阶段从头开始的预训练和第二阶段的预训练。
引用BLIP-2
你可以在ICML会议上找到关于BLIP-2的更多信息和引用。
Hugging Face集成
BLIP-2已集成到Hugging Face Transformers库中并且通过bitsandbytes可以利用int8量化大大减少了加载模型所需的内存量而不会降低性能。
以上就是BLIP-2的简要介绍和功能概览希望能为你提供一个清晰的了解。
