Instructblip Vicuna 13b

🚀 InstructBLIP模型

InstructBLIP模型使用Vicuna - 13b作为语言模型。InstructBLIP由Dai等人在论文InstructBLIP: Towards General - purpose Vision - Language Models with Instruction Tuning中提出。

声明：发布InstructBLIP的团队并未为此模型撰写模型卡片，此模型卡片由Hugging Face团队撰写。

🚀 快速开始

模型描述

InstructBLIP是BLIP - 2的视觉指令微调版本。详情请参考相关论文。

预期用途和限制

使用方法如下：

from transformers import InstructBlipProcessor, InstructBlipForConditionalGeneration
import torch
from PIL import Image
import requests

model = InstructBlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/instructblip-vicuna-13b")
processor = InstructBlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/instructblip-vicuna-13b")

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

url = "https://raw.githubusercontent.com/salesforce/LAVIS/main/docs/_static/Confusing-Pictures.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw).convert("RGB")
prompt = "What is unusual about this image?"
inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model.generate(
        **inputs,
        do_sample=False,
        num_beams=5,
        max_length=256,
        min_length=1,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.5,
        length_penalty=1.0,
        temperature=1,
)
generated_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0].strip()
print(generated_text)

如何使用

有关代码示例，请参考文档。

🔧 技术细节

伦理考量

此版本仅用于支持学术论文的研究目的。我们的模型、数据集和代码并非专门为所有下游用途而设计或评估。我们强烈建议用户在部署此模型之前，评估并解决与准确性、安全性和公平性相关的潜在问题。我们鼓励用户考虑人工智能的常见局限性，遵守适用法律，并在选择用例时采用最佳实践，特别是在错误或滥用可能会对人们的生活、权利或安全产生重大影响的高风险场景中。有关用例的进一步指导，请参考我们的使用条款和人工智能使用条款。

📄 许可证

其他许可证。