基于ViT-GPT2架构的图像描述生成模型，能够为输入的图像生成自然语言描述。
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发布时间 : 9/30/2024
模型简介
该模型结合了视觉Transformer(ViT)和GPT-2语言模型，用于图像到文本的生成任务。它能够分析图像内容并生成相应的描述性文字。
模型特点
视觉-语言联合建模
结合视觉Transformer和语言模型，实现图像到文本的跨模态理解与生成
端到端训练
整个模型可以进行端到端的训练，优化图像理解和文本生成的联合任务
BLEU优化
模型在BLEU指标上表现良好，生成的描述与人类参考文本有较高相似度
模型能力
图像理解
自然语言生成
跨模态转换
使用案例
辅助技术
视觉辅助
为视障人士提供图像内容的文字描述
内容创作
社交媒体自动标注
自动为上传的图片生成描述性文字
数据标注
自动化图像标注
为大规模图像数据集生成初步的文字标注
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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