Git Base One Piece

🚀 Git-base-One-Piece模型

本項目基於Microsoft的git - base模型進行微調，專門用於為《海賊王》動漫相關的圖像生成描述性文本說明，為動漫圖像的文本生成提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

你可以使用以下兩種方式來使用這個模型：

方式一：使用pipeline

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

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

方式二：直接加載模型

# Load model directly
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

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

✨ 主要特性

• 針對性微調：基於Microsoft的“git - base”模型，針對《海賊王》動漫圖像進行微調，能更好地生成相關圖像的文本說明。
• 數據豐富：使用包含856個{圖像: 說明}對的“One - Piece - anime - captions”數據集進行訓練，為模型提供了豐富多樣的訓練語料。
• 訓練方式有效：模型結合CLIP圖像令牌和文本令牌，並採用“teacher forcing”訓練方法，在考慮圖像和前文令牌提供的上下文的情況下預測下一個文本令牌。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

Git - base - One - Piece是Microsoft的git - base模型的微調版本，專門針對One - Piece - anime - captions數據集中的圖像生成描述性文本說明進行訓練。

該數據集包含**856個{圖像: 說明}**對，為模型提供了豐富多樣的訓練語料。

模型結合CLIP圖像令牌和文本令牌，並採用teacher forcing訓練方法。它在考慮圖像和前文令牌提供的上下文的情況下預測下一個文本令牌。

侷限性

• 生成的說明質量可能會因One - Piece - anime - captions數據集中圖像的複雜性和多樣性而有所不同。
• 模型的輸出基於其微調的數據，因此對於數據集範圍之外的圖像，其泛化能力可能不佳。
• 生成高度詳細或上下文準確的說明仍然可能是一個挑戰。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。