以下是关于图片生成语言描述的相关内容:
Gemini 模型能够处理多种模态和全球语言的任务,包括图像理解和生成任务,如为多种语言生成图像描述。在 Crossmodal3600(XM3600)基准测试的选定语言子集上使用 Flamingo 评估协议进行 4shot 设置下的评估,Gemini 模型相比现有最佳模型 Google PaLIX 有显著改进。图 5 中的定性评估展示了 Gemini Ultra 多模态推理能力的例子,如解决生成由用户提供的一组子图重新排列的 matplotlib 代码的任务。
ComfyUI 中 JoyCaption 提示词反推很强,结合 MiniCPM 和 ollama 效果好,与 Flux 特别搭。模型的安装配置方面,siglip 是由 Google 开发的负责理解和编码图像内容的视觉特征提取模型,其工作流程包括接收输入图像、分析视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt 是连接视觉模型和语言模型、优化数据转换的适配器,其工作流程包括接收视觉模型的特征向量、转换和调整特征以及进行特定任务的优化或微调。MetaLlama3.18Bbnb4bit 是负责生成文本描述的大型语言模型,其工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于特征生成相应文本描述以及应用语言知识确保描述的连贯性和准确性。
ComfyUI 的整体工作流程为:用户输入一张图片,视觉模型提取图片的关键特征,适配器将视觉特征转换为语言模型可以理解的形式,语言模型基于这些特征生成文本描述,系统输出最终的图像描述文本。工作流中分别使用了 JoyCaption、MiniCPM、ollama,也可以只使用一个,但同时使用需要较高的显存。JoyCaption 出来的提示词有截断问题,可通过在相关 prompt 中添加“: ”和空格解决,其原理用了 llama 的续写功能。
2024-12-28