1.下载代码 # gitgit clone https://github.com/microsoft/OmniParser.git 2.创建创建 进入下载好的代码目录，安装python3.12版本 # 进入文件目录cdOmniParser# 创建虚拟环境condacreate-n"omni"python==3.12# 激活创建的环境condaactivateomni# 安
pip install torch==2.3.0+cu121 torchvision==0.18.0+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 二、OmniParser V2部署流程 源码与模型下载 bash Copy Code git clone https://github.com/microsoft/OmniParser.git cd OmniParser mkdir weights && cd weights 从Hugging Face下载模型...
我们需要下载 V2 版本的模型权重文件。执行以下命令: # 下载模型到本地 OmniParser/weights/ 目录forf in icon_detect/{train_args.yaml,model.pt,model.yaml}icon_caption/{config.json,generation_config.json,model.safetensors};dohuggingface-cli download microsoft/OmniParser-v2.0"$f"--local-dir weights;...
pip install omniparser-v2 --prefer-binary 如果pip安装不上,也可以单独访问模型地址使用:huggingface.co/microsof 注意:如果卡在Building wheel for...,请泡杯咖啡等待(建议选择云南小粒咖啡,据说能提升编译速度) 3.2 下载权重文件和模型 rm -rf weights/icon_detect weights/icon_caption weights/icon_caption_flor...
OmniParser V2 是一款复杂的人工智能屏幕解析器,旨在从图形用户界面中提取详细的结构化数据。它通过两个步骤运行: 检测模块:利用精心调整的 YOLOv8 模型来识别屏幕截图中的按钮、图标和菜单等交互元素。 字幕模块:利用 Florence-2 基础模型为这些元素生成描述性标签,阐明它们在界面中的功能。
微软开源模型 OmniParser-v2.0,能够让 AI 自动化电脑操作,实现和 OpenAI Operator 一样的功能。 OmniParser 作为一款通用屏幕解析工具,能够将 UI 截图转换为结构化数据,能够精准识别屏幕上的可点击区域,并...
OmniParser是一款基于纯视觉的屏幕解析工具，其核心功能是通过屏幕截图识别用户界面（UI）中的可交互元素（如按钮、输入框、图标等），并生成结构化数据（如JSON格式），进而驱动大语言模型（LLM）像人类一样操控计算机。核心能力：精准解析UI元素：OmniParser能够从像素级图像中提取可交互区域的边界框、功能语义描述及...
OmniParser是一款由Microsoft精心打造的屏幕解析工具，能够精准检测可交互区域并生成语义描述，极大地提高了多模态模型的界面操作精度。► 技术优势 相较于V1版本，OmniParser V2在推理速度、精度以及小图标检测能力上都取得了显著的提升。更快的处理速度、更高的准确率以及对细小可交互元素的更强识别力，都使其在界面...
HuggingFace模型 [2024/09] OmniParser在Windows代理竞技场中取得了最佳表现! 安装 首先克隆仓库,然后安装环境: Copy Code cd OmniParser conda create -n "omni" python==3.12 conda activate omni pip install -r requirements.txt 确保你已经下载了V2权重文件到weights文件夹(确保图标说明权重文件夹名为icon_...
为了加速不同智能体设置的实验进程,微软还推出了OmniTool这一开源工具。OmniTool是一个集成了屏幕理解、定位、动作规划和执行等基本功能的Docker化Windows系统。这一工具为将大模型转变为智能体提供了关键支持,极大地简化了实验过程。 对于对OmniParser和OmniTool感兴趣的开发者而言,微软已经提供了开源地址,方便他们获取并...