gpt-4-vision-preview是openai的图片理解模型,使用的场景:可以实现基于图片或者视频的智能问答,为模型的输入提供了一种新的方式:图片。 2.模型实战 案例1 理解网络图片 from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="sk-xxxx") response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-vision-preview",...
1.理解视频实战步骤如下: 1.读取视频 2.把视频的每一帧读取到数组中 3.抽取帧拼接prompt调用gpt-4-vision-preview大模型 未来优化点: 受限于上下文长度,可以对大模型的输出结果按段做总结,然后整体再做总结输出…
gpt-4-1106-vision-preview gpt-4-1106-vision-preview2025-01-09T19:09:34.146Z 模型 最新的 GPT-4 Turbo 模型具备视觉功能。现在,视觉请求可以使用 JSON 模式和函数调用。 GPT-4 Turbo 是一个增强版本,为多模态任务提供成本效益高的支持。它在准确性和效率之间找到平衡,适合需要进行实时交互的应用程序场景。
gpt4 vision preview 解题能力有关“vision preview”的解题能力 有关“vision preview”的解题能力如下: Vision preview(视觉预览)通常是指通过计算机图形学和可视化技术,在虚拟环境中预览某种场景或物体的外观和效果。解题能力则是指一个人在解决各种问题时所表现出来的思维能力、技巧和方法。 将Vision preview与解题...
通过one-api调用gpt-4-vision-preview,小图片(测试用60KB)可以正常返回。大图片(500KB)出错。 [INFO] 2024/02/18 - 23:17:33 | 202402182317334062916694Mt5vuQ9 | user 1 has enough quota 705424221, trusted and no need to pre-consume [ERR] 2024/02/18 - 23:17:35 | 202402182317334062916694Mt5vuQ9...
通过给定图片的URL,分析图片中的内容,使用到的模型是gpt-4-vision-preview。该模型的效果总体上是非常不错的,可以很精确的识别图中的内容。 client = OpenAI(api_key=api_key) def recognize_image(): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-vision-preview", ...
通过这个 API，开发者可以用 OpenAI 最新的 GPT-4 Turbo（视觉版）来开发新应用。对于这个期待已久的 API，开发者们都跃跃欲试。因此，API 刚开放一天，就有不少开发者晒出了试用结果，这个球赛解说就是其中之一。博主表示，为了制作这个解说视频，他将原视频的帧分批传给 gpt-4-vision-preview，然后通过一些...
gpt-4-vision-preview 识图 这些图片都是流行动画角色的插图。 第一张图片中的角色是一块穿着棕色方形裤子、红领带和白色衬衫的海绵,它站立着并露出开心的笑容。该角色在一个蓝色的背景前,显得非常兴奋和活泼。 第二张图片展示的是一只灰色的小老鼠,表情开心,嘴角上扬,眉毛呈现轻松的弯曲形态。它的背景是简单的...
基于chatgpt-next-web,增加了midjourney绘画功能,支持mj-plus的ai换脸和局部重绘,接入了stable-diffusion,支持oss,支持接入fastgpt知识库,支持suno,支持luma。支持dall-e-3、gpt-4-vision-preview、whisper、tts等多模态模型,支持gpt-4-all,支持GPTs商店。新增加了支持后台管理的版本,包括登录注册,平台模型apikey管理...
拿之前自己的一局DOTA2录像,测试gpt-4-vision-preview(视觉模型)解说dota2视频 每30帧分析一次,作为比赛解说的话 实话是:50分1.正确识别了比赛评分和肉山时钟;2.英雄识别率很低,更不用说技能;3.期待下个版本。 看多了很多推广这个能力的视频,最初应该是一个在X上发布解说LOL的,其实大家推AI内容没所谓,但是...