(已开源):
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Face Demo:
清明上河图demo
近日南方科技大学和腾讯ARC Lab开源了一款交互式图像描述工具, 基于 , BLIP-2 和实现, 通过视觉控制(鼠标点击)获取特定区域的, 并以多样化的语言风格描述出来.
传统图像描述或密集描述通常以解析全图为目的, 如果遇到清明上河图等场景丰富且交互特别复杂的图像, 一个简单的句子或非常长的段落, 对用户阅读很不友好. 想看哪里即点击哪里, 根据用户需求定制化地关注局部区域, 进行细节描述及后续推理任务. 同时具有速度优势.
描述一幅图是一对多的映射, 不同用户对图像区域关注重点不同, 语言风格需求也不同. 面对如此多样的文本输出空间, 交互式控制模型输出可以与用户的需求更加对齐. 如下图所示, 提供了视觉控制和语言控制.

支持视觉控制和语言控制
用户界面: 支持鼠标点击(连续或单次点击), 输出描述的语言风格控制(情感, 语种, 想象), 利用输出物体对应的wiki知识, 同时支持进行对话. 代码同时支持Linux和平台.

用户界面
(已开源):
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