Git Base One Piece

🚀 クイックスタート

このドキュメントは、「Git-base-One-Piece」モデルに関する詳細情報を提供します。このモデルは、Microsoftの「git-base」モデルをファインチューニングして、「One-Piece-anime-captions」データセットの画像に対する説明的なテキストキャプションを生成するように訓練されています。

モデルの使い方

# パイプラインを使用した簡易的な方法
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-to-text", model="ayoubkirouane/git-base-One-Piece")

または

# モデルを直接ロードする方法
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

processor = AutoProcessor.from_pretrained("ayoubkirouane/git-base-One-Piece")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ayoubkirouane/git-base-One-Piece")

✨ 主な機能

• 画像からテキストキャプションの生成：「One-Piece-anime-captions」データセットの画像に対して、説明的なテキストキャプションを生成します。
• CLIP画像トークンとテキストトークンの利用：モデルはCLIP画像トークンとテキストトークンの両方を条件として使用し、画像と以前のテキストトークンによって提供されるコンテキストを考慮しながら、次のテキストトークンを予測します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# パイプラインを使用した簡易的な方法
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-to-text", model="ayoubkirouane/git-base-One-Piece")

高度な使用法

# モデルを直接ロードする方法
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

processor = AutoProcessor.from_pretrained("ayoubkirouane/git-base-One-Piece")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ayoubkirouane/git-base-One-Piece")

📚 ドキュメント

モデル詳細

モデル説明

Git-base-One-Piece は、Microsoftの git-base モデルをファインチューニングしたバリアントで、One-Piece-anime-captions データセットの画像に対して説明的なテキストキャプションを生成するタスク用に特別に訓練されています。

このデータセットは 856 {画像: キャプション} のペアで構成されており、モデルに対して十分で多様な訓練コーパスを提供します。

モデルはCLIP画像トークンとテキストトークンの両方を条件として使用し、教師強制 の訓練アプローチを採用しています。画像と以前のテキストトークンによって提供されるコンテキストを考慮しながら、次のテキストトークンを予測します。

制限事項

• One-Piece-anime-captions データセットの画像の複雑さと多様性に応じて、生成されるキャプションの品質は異なる場合があります。
• モデルの出力はファインチューニングに使用されたデータに基づいているため、データセットのドメイン外の画像に対しては汎化能力が低い可能性があります。
• 非常に詳細または文脈的に正確なキャプションの生成は依然として困難な場合があります。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。