Git Base One Piece

🚀 Git-base-One-Piece模型

本项目基于Microsoft的git - base模型进行微调，专门用于为《海贼王》动漫相关的图像生成描述性文本说明，为动漫图像的文本生成提供了有效的解决方案。

🚀 快速开始

你可以使用以下两种方式来使用这个模型：

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：直接加载模型

# 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

• 针对性微调：基于Microsoft的“git - base”模型，针对《海贼王》动漫图像进行微调，能更好地生成相关图像的文本说明。
• 数据丰富：使用包含856个{图像: 说明}对的“One - Piece - anime - captions”数据集进行训练，为模型提供了丰富多样的训练语料。
• 训练方式有效：模型结合CLIP图像令牌和文本令牌，并采用“teacher forcing”训练方法，在考虑图像和前文令牌提供的上下文的情况下预测下一个文本令牌。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

Git - base - One - Piece是Microsoft的git - base模型的微调版本，专门针对One - Piece - anime - captions数据集中的图像生成描述性文本说明进行训练。

该数据集包含**856个{图像: 说明}**对，为模型提供了丰富多样的训练语料。

模型结合CLIP图像令牌和文本令牌，并采用teacher forcing训练方法。它在考虑图像和前文令牌提供的上下文的情况下预测下一个文本令牌。

局限性

• 生成的说明质量可能会因One - Piece - anime - captions数据集中图像的复杂性和多样性而有所不同。
• 模型的输出基于其微调的数据，因此对于数据集范围之外的图像，其泛化能力可能不佳。
• 生成高度详细或上下文准确的说明仍然可能是一个挑战。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。