blip-2-vision-language
Vision-language pre-training framework bridging frozen image encoders and LLMs. Use when you need image captioning, visual question answering, image-text retrieval, or multimodal chat with state-of-the-art zero-shot performance.
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Vision-language pre-training framework bridging frozen image encoders and LLMs. Use when you need image captioning, visual question answering, image-text retrieval, or multimodal chat with state-of-the-art zero-shot performance.
How to use
Zainstaluj wymagane biblioteki: pip install transformers accelerate torch Pillow. Transformers to rekomendowana ścieżka instalacji, która zawiera wszystkie niezbędne komponenty do pracy z BLIP-2.
Załaduj model BLIP-2 z biblioteki Hugging Face Transformers. Możesz wybrać wariant z różnymi backendami LLM (OPT 2.7B, OPT 6.7B, Flan-T5 XL lub Flan-T5 XXL) w zależności od dostępnych zasobów obliczeniowych.
Przygotuj obraz, który chcesz analizować. BLIP-2 akceptuje obrazy w formatach obsługiwanych przez bibliotekę Pillow (JPG, PNG itp.).
Dla opisywania obrazów (image captioning) przekaż obraz do modelu bez dodatkowego tekstu wejściowego. Model automatycznie wygeneruje naturalny opis zawartości obrazu.
Dla odpowiadania na pytania o obraz (VQA) przekaż zarówno obraz, jak i pytanie tekstowe. Model połączy wizualną analizę z rozumowaniem języka naturalnego, aby udzielić precyzyjnej odpowiedzi.
Do zaawansowanych scenariuszy multimodalnych możesz łączyć wiele obrazów z pytaniami lub prowadzić rozmowę, gdzie model utrzymuje kontekst wizualny i tekstowy między kolejnymi interakcjami.