Moondream Caption

🚀 Moondream-Caption：基于Moondream2的自定义小型视觉模型

Moondream-Caption是一个基于vikhyatk的moondream2的自定义小型视觉模型。它在特定数据集上进行了微调，以增强其图像描述能力。

🚀 快速开始

你可以借助Hugging Face Transformers库，将Moondream-Caption用于图像字幕生成任务。以下是一个快速示例，展示如何为图像生成字幕：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from PIL import Image

moondream = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
   "wraps/moondream-caption", trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wraps/moondream-caption")

image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
enc_image = moondream.encode_image(image)
caption = model.answer_question(enc_image, "Write a long caption for this image")

print(caption)

✨ 主要特性

• 基于moondream2架构
• 针对图像字幕生成进行了微调
• 在高质量的自定义数据集上进行训练

📦 安装指南

文档中未提及具体安装步骤，暂不提供相关内容。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from PIL import Image

moondream = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
   "wraps/moondream-caption", trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wraps/moondream-caption")

image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
enc_image = moondream.encode_image(image)
caption = model.answer_question(enc_image, "Write a long caption for this image")

print(caption)

高级用法

文档中未提及高级用法相关代码示例，暂不提供相关内容。

📚 详细文档

数据集

用于训练Moondream-Caption的数据集是专门为图像字幕生成任务设计的。它具有以下特点：

• 使用flux1_dev生成的图像
• 高度准确且经过验证的描述性字幕
• 丰富多样的视觉内容

示例

输出字幕：一个绿色外星人的特写肖像，它有着巨大的椭圆形头部、巨大的黑色杏仁状眼睛、小鼻孔和一张小嘴。外星人有一条细长的脖子，穿着一件带有白色文字“人类吓到我了”的黑色T恤。背景是淡蓝色的天空，飘着柔和的丝状云朵。

局限性

虽然Moondream-Caption旨在生成准确且相关的图像字幕，但对于与训练数据集差异较大的图像，它的表现可能不尽如人意。此外，该模型在处理复杂或抽象的图像时可能会遇到困难，因为这些图像与数据集的内容有所偏差。如果你遇到任何限制或问题，请在模型的仓库中提交一个问题。

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。