Florence 2 Base Ft
Florence 2 Base Ft
目标受众为需要进行图像处理和视觉-语言任务的研究人员和开发者。无论是学术研究还是商业应用,Florence-2都能提供强大的图像理解和生成能力,帮助用户在图像描述、目标检测等领域取得突破。
总访问量: 29,742,941
占比最多地区: US(17.94%)
1,188
简介
Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。
截图
产品特色
图像到文本转换:能够将图像内容转换为文本描述。
多任务学习:模型支持多种视觉任务,如图像描述、目标检测、区域分割等。
零样本和微调性能:在没有训练数据的情况下也能表现出色,且微调后性能进一步提升。
基于提示的方法:通过简单的文本提示即可执行特定任务。
序列到序列架构:模型采用序列到序列架构,能够生成连贯的文本输出。
自定义代码支持:允许用户根据自己的需求定制代码。
技术文档和示例:提供技术报告和Jupyter Notebook,方便用户进行推理和可视化。
使用教程
步骤1:导入必要的库,如requests、PIL、transformers等。
步骤2:使用AutoModelForCausalLM和AutoProcessor从预训练模型中加载Florence-2模型。
步骤3:定义要执行的任务提示,如图像描述、目标检测等。
步骤4:下载或加载需要处理的图像。
步骤5:使用处理器将文本和图像转换为模型可接受的输入格式。
步骤6:调用模型的generate方法生成输出。
步骤7:使用处理器解码生成的文本,并根据任务进行后处理。
步骤8:打印或输出最终结果,如图像描述、检测框等。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
替代品
Hallo2
Hallo2是一种基于潜在扩散生成模型的人像图像动画技术,通过音频驱动生成高分辨率、长时的视频。
AI图像生成#音频驱动
Comfygen
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。
AI图像生成#自适应工作流
Comfyui Fluxtapoz
ComfyUI-Fluxtapoz是一个为Flux在ComfyUI中编辑图像而设计的节点集合。
AI图像生成#Flux
Toy Box Flux
Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型,它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重,形成了独特的风格。
AI图像生成#3D渲染
Disenvisioner
DisEnvisioner是一种先进的图像生成技术,它通过分离和增强主题特征来生成定制化的图像,无需繁琐的调整或依赖多张参考图片。
AI图像生成#定制化
RF Inversion
RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术,它通过随机微分方程(SDE)来实现图像的反转和编辑。
AI图像生成#语义编辑
Animate X
Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架,用于各种角色类型(统称为X),包括人物拟态角色。
AI图像生成#图像动画
Esearch
eSearch 是一款基于Electron开发的跨平台屏幕搜索和截屏软件,支持Linux、Windows和Mac系统。
AI图像检测识别#OCR
Meissonic
Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型,能够生成高分辨率的图像。
AI图像生成#高分辨率