Spec Vision V1

🚀 Spec-Vision-V1

Spec-Vision-V1は、画像と自然言語を組み合わせて理解・処理する、視覚とテキストデータの深い統合を目的としたマルチモーダルモデルです。合成データや公開データソースを含む多様なデータセットで学習されており、高品質で推論に富んだデータを重視しています。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• 🖼️ マルチモーダル処理：画像とテキスト入力をシームレスに組み合わせます。
• ⚡ トランスフォーマーベースのアーキテクチャ：視覚と言語の理解に高い効率を発揮します。
• 📝 VQAとキャプショニングに最適化：視覚的な質問に回答し、説明を生成する能力に優れています。
• 📥 事前学習済みモデル：推論とファインチューニングに利用できます。

📦 インストール

Spec-Vision-V1を使用するには、必要な依存関係をインストールします。

pip install transformers torch torchvision pillow

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
from PIL import Image
import torch

# Load the model and processor
model_name = "Spec-Vision-V1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Load an example image
image = Image.open("example.jpg")

# Input text prompt
text = "Describe the image in detail."

# Process inputs
inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")

# Generate output
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Print the generated text
print(outputs)

📚 ドキュメント

📊 モデル仕様

🎯 アプリケーション

BLINKベンチマーク

人間が非常に迅速に解くことができるが、現在のマルチモーダルLLMにとっては依然として難しい14の視覚タスクを含むベンチマークです。

Video-MMEベンチマーク

マルチモーダルLLMのビデオデータ処理能力を包括的に評価するベンチマークで、幅広い視覚領域、時間的期間、データモダリティをカバーしています。

🏗️ モデル学習詳細

📄 ライセンス

Spec-Vision-V1はMITライセンスの下で公開されています。

📖 引用

Spec-Vision-V1をあなたの研究やアプリケーションで使用する場合は、以下のように引用してください。

@article{SpecVision2025,
  title={Spec-Vision-V1: A Vision-Language Transformer Model},
  author={SVECTOR},
  year={2025},
  journal={SVECTOR Research}
}

📬 お問い合わせ

サポートや問い合わせについては、SVECTORまでご連絡ください。

• 🌐 ウェブサイト: svector.co.in
• 📧 メール: Research@svector.co.in
• ✨ GitHub: SVECTOR GitHub