🚀 InstructBLIP模型
InstructBLIP模型使用[Flan - T5 - xl](https://huggingface.co/google/flan - t5 - xl)作為語言模型。它由Dai等人在論文InstructBLIP: Towards General - purpose Vision - Language Models with Instruction Tuning中提出。該模型藉助bitsandbytes進行量化,支持8位、nf4格式以及Safetensors,不過表現只能算“一般般”🥱。
此模型卡由Hugging Face團隊編寫,因為發佈InstructBLIP的團隊並未為該模型撰寫模型卡。
🚀 快速開始
模型描述
InstructBLIP是[BLIP - 2](https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/blip - 2)的視覺指令調優版本。詳細信息請參考相關論文。

預期用途和侷限性
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-flan-t5-xl")
processor = InstructBlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/instructblip-flan-t5-xl")
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
關於代碼示例,請參考文檔。
📄 許可證
本模型採用MIT許可證。
📦 模型信息
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
視覺、圖像字幕生成、圖像轉文本 |
訓練數據 |
未提及 |