使用变量hfApiToken来存储Hugging Face令牌,变量model_Image2Text任务相关的模型。 图像到文本任务位于 Hugging Face Multimodal 模型中。在 Hugging Face 的Models页面上,在左侧的Multimodal选择Image-to-Text:在最受欢迎的模型中,以blip-base最知名。 单击它时,模型卡页面将打开,其中包含大量说明和快速启动代码。为了...
Hugging Face 提供了一个Inference API,允许通过简单的 HTTP 请求,免费测试和评估超过 80,000 个可公开访问的机器学习模型或我们自己的私有模型,但有速率限制。 ENDPOINT_URL = https://api-inference.huggingface.co/models/<MODEL_ID> <MODEL_ID>表示我们要运行的模型,可以到 Hugging Face 的模型中心自由挑选适合...
dataset_name: 用于训练的数据集,这里我们使用Face Synthetics SPIGA with captions conditioning_image_column: 数据集中包含条件图片的这一栏的名称,这里我们用spiga_seg image_column: 数据集中包含 ground truth 图片的这一栏的名称,这里我们用image caption_column: 数据集中包含文字说明的这一栏的名称,这里我们用im...
The image captioning model is implemented using the PyTorch framework and leverages the Hugging Face Transformers library for efficient natural language processing. Used streamlit python library for creating interactive web applications. Demo Caption can be generate for any image at link Example Images wit...
👉 Image Captioning:https://github.com/Shibli-Nomani/Open-Source-Models-with-Hugging-Face/blob/main/notebooks/Image%20Captioning.ipynb 👉 Visual Questions and Answering:https://github.com/Shibli-Nomani/Open-Source-Models-with-Hugging-Face/blob/main/notebooks/Visual%20Questions%20and%20Answering....
Hugging Face Hub上の自分のアカウントを使用して、直接新しいデータセットリポジトリを作ることもできますが、ここではパソコンのターミナルからデータセットをアップロードする方法を見ていきましょう。 Make sure you are in the virtual environment where you installed Datasets, and run th...
Hugginface:对于 HuggingGPT,最合适的形容就是:「缝合怪」,但这绝对不是贬义。他们的项目名称命名为...
如果你想跳过技术讲解直接上手,可以使用这个Hugging Face Space,通过简单的 UI 界面用我们精选的超参直接开始训练。当然,你也可以尝试干预这些超参的设置。 概述 使用Dreambooth LoRA 微调后的 Stable Diffusion XL(SDXL) 模型仅需借助少量图像即可捕获新概念,同时保留了 SDXL 出图美观高质的优势。更难得的是,虽然...
使用Python、Streamlit 和 Hugging Face 模型,构建无需 API 令牌的AI故事机,应用根据上传的图片创建音频故事。文章涉及的应用主要针对英文,可以借助应用学习AI如何看图写话。 当下生活中被人工智能模型和工具所包围,对于跟随人工智能发展的人来说,已经超负荷了,几乎每天都有各种新鲜的AI应用或者技术的出现。
"image_base64_str": [ data["image_base_url"] ], # for potential multi image, "outputs": data["caption"], # target caption } idx += 1 elif self.config.name == "shapes": instruct = random.choice(instructions) ret = "yes" if data["answer"] == "true" else "no" ...