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...
HuggingGPT根据推理结果，得出图片中有2个人正在街道上行走。具体过程如下：首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述，生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。接着，使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体，2个人。再使用视觉问题回答模...
model_Image2Text = "Salesforce/blip-image-captioning-base" 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...
首先使用图像文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。 接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。 再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应和...
首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。 接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。 再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应...
首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。 接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。 再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应...
首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。 接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。 再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应...
首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。 接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。 再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应...
Instructional Image Editing 能听懂指令的 Photoshop https://huggingface.co/spaces/xdecoder/Instruct-X-Decoder Transformers 已经有 8 万 star 了 非常感谢 1642 位贡献者的付出,让最先进的机器学习更容易使用! 图生声模型来了 把CoCa Image Captioning 和 AudioLDM 串起来会产生什么神奇的效果呢?
这里是将真实图片转换到分割图的代码,以及将数据保存为 Hugging Face Dataset 的代码。 现在我们准备好了 ground truth 图片和“条件图片”,我们还缺少说明文字。我们强烈推荐你把说明文字加进去,但你也可以试试使用空的说明文字来看看效果。因为FaceSynthetics数据集并没有自带说明文字,我们使用BLIP captioning去给图片...