人工智能解说！不用多模态GPT4，HuggingFace+LangChain也能“看图说话”

人工智能

2023-12-18 18:20:33

揭秘“看图说话”的神奇世界：用人工智能让图片开口

引言：

人工智能的飞速发展正在改变我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到面部识别系统，无处不在。而现在，人工智能又有了新的突破——“看图说话”。这项技术让图片不再只是静止的图像，而是能够开口说话，讲述它们背后的故事。

“看图说话”的魅力

“看图说话”是一种人工智能技术，它可以识别图片的内容，并生成一句话或一段文字来图片。这项技术在很多领域都有着广泛的应用，例如新闻报道、社交媒体、电子商务等。

技术原理：揭秘图片背后的秘密

传统的“看图说话”方法往往需要使用复杂的算法和大量的数据。但是，随着大语言模型的出现，我们现在可以使用更简单的方法来实现“看图说话”。

大语言模型是一种人工智能模型，它可以理解和生成人类语言。我们可以使用大语言模型来生成图片的，而无需使用复杂的算法和大量的数据。

构建一个简单的“看图说话”系统

本文将介绍如何使用HuggingFace和LangChain来构建一个简单的“看图说话”系统。该系统可以识别图片的内容，生成一句话文本描述，然后使用大语言模型生成一个简短的小故事。该系统易于构建，且不需要使用多模态GPT4。

步骤一：使用HuggingFace识别图片的内容

HuggingFace是一个开源的机器学习平台，它提供了各种预训练的模型，我们可以使用这些模型来识别图片的内容。

安装HuggingFace库： 使用pip安装HuggingFace库。

pip install transformers

加载预训练的图像分类模型： 从HuggingFace加载一个预训练的图像分类模型。

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/beit-base-patch16-224-in21k")
image_model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("microsoft/beit-base-patch16-224-in21k")

将图片转换为张量： 将图片转换为PyTorch张量。

from PIL import Image
import torch

image = Image.open("image.jpg")
image = image_processor(image, return_tensors="pt")

使用模型对图片进行预测： 使用图像分类模型对图片进行预测。

outputs = image_model(**image)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)

步骤二：使用LangChain生成文本描述

LangChain是一个开源的自然语言生成平台，它提供了各种预训练的模型，我们可以使用这些模型来生成文本。

安装LangChain库： 使用pip安装LangChain库。

pip install langchain

加载预训练的文本生成模型： 从LangChain加载一个预训练的文本生成模型。

from langchain import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-base-en-to-fr")
text_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/t5-base-en-to-fr")

将图片的类别作为输入，生成文本 将图片的类别作为输入，使用文本生成模型生成文本描述。

input_ids = tokenizer("image is a " + image_processor.id2label[predictions.item()], return_tensors="pt").input_ids
outputs = text_model.generate(input_ids=input_ids)

步骤三：使用大语言模型生成小故事

我们可以使用大语言模型来生成一个简短的小故事。

加载预训练的大语言模型： 从HuggingFace加载一个预训练的大语言模型。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-large-lm-adapt")
lm_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/t5-large-lm-adapt")

生成小故事： 生成一个小故事，作为图片描述的延续。

input_ids = tokenizer("Once upon a time, there was a " + image_processor.id2label[predictions.item()], return_tensors="pt").input_ids
outputs = lm_model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100)

结论：

“看图说话”技术正在迅速发展，并有望在未来带来更多激动人心的应用。通过使用人工智能，我们可以让图片开口说话，赋予它们生命和想象力。随着该技术不断完善，我们可以期待在新闻、社交媒体、教育和娱乐等领域看到更加广泛的应用。

常见问题解答：