Mục tiêu
Sau khi hoàn thành bài Lab này, bạn sẽ có thể::
- Giải thích các khái niệm cơ bản về BLIP
- Trình bày ví dụ về cách sử dụng BLIP để tạo chú thích hình ảnh bằng Python
Giới thiệu về Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers là một thư viện mã nguồn mở phổ biến cung cấp các mô hình và công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại. Thư viện này cung cấp các mô hình đã được huấn luyện trước cho các nhiệm vụ NLP khác nhau, bao gồm phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.
Một trong những tính năng chính của Hugging Face Transformers là hỗ trợ học tập đa phương thức, kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh cho các nhiệm vụ như tạo chú thích hình ảnh và trả lời câu hỏi trực quan. Khả năng này đặc biệt liên quan đến việc thảo luận về Bootstrapping Language-Image Pretraining (BLIP), vì nó tận dụng cả dữ liệu văn bản và hình ảnh để nâng cao khả năng hiểu và tạo chú thích hình ảnh của các mô hình AI.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Hugging Face Transformers, cụ thể là mô hình BLIP, để tạo chú thích hình ảnh với Python. Chúng ta sẽ trình bày cách tải các mô hình đã được huấn luyện trước, xử lý hình ảnh và tạo chú thích, giới thiệu khả năng của thư viện trong việc thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ tự nhiên và nội dung trực quan.
Giới thiệu về BLIP
BLIP đại diện cho một bước tiến đáng kể trong giao thoa giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. BLIP, được thiết kế để cải thiện các mô hình AI, nâng cao khả năng hiểu và tạo chú thích hình ảnh của chúng. BLIP học cách liên kết hình ảnh với văn bản liên quan, cho phép nó tạo chú thích, trả lời các câu hỏi liên quan đến hình ảnh và hỗ trợ các truy vấn tìm kiếm dựa trên hình ảnh.
Tại sao BLIP quan trọng
BLIP quan trọng vì một số lý do sau::
- Hiểu biết nâng cao: BLIP cung cấp sự hiểu biết tinh tế hơn về nội dung trong hình ảnh, vượt qua nhận dạng đối tượng để hiểu các cảnh, hành động và tương tác.
- Học tập đa phương thức: Bằng cách tích hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh, BLIP thúc đẩy học tập đa phương thức, gần gũi hơn với cách con người nhận thức thế giới.
- Khả năng tiếp cận: Tạo ra các mô tả hình ảnh chính xác có thể làm cho nội dung dễ tiếp cận hơn đối với người khiếm thị.
- Tạo nội dung: BLIP hỗ trợ các nỗ lực sáng tạo và tiếp thị bằng cách tạo ra các văn bản mô tả cho nội dung hình ảnh, tiết kiệm thời gian và nâng cao sự sáng tạo.
Trường hợp sử dụng trong thực tế: Chú thích ảnh tự động
Một ứng dụng thực tiễn của BLIP là phát triển hệ thống chú thích ảnh tự động. Hệ thống này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó cải thiện các nền tảng mạng xã hội bằng cách tự động gợi ý chú thích cho các ảnh tải lên. Nó cũng hỗ trợ các hệ thống quản lý tài sản kỹ thuật số bằng cách cung cấp các mô tả có thể tìm kiếm được cho các hình ảnh lưu trữ.
Bắt đầu với BLIP trên Hugging Face
Hugging Face cung cấp một nền tảng để thử nghiệm với BLIP và các mô hình AI khác. Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng BLIP để tạo chú thích cho hình ảnh bằng Python.
Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Python và thư viện Transformers. Nếu chưa, bạn có thể cài đặt thư viện transformers bằng pip. Tham khảo mã sau.
# Install the transformers library
pip install transformers
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
from PIL import Image
# Initialize the processor and model from Hugging Face
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
# Load an image
image = Image.open("path_to_your_image.jpg")
# Prepare the image
inputs = processor(image, return_tensors="pt")
# Generate captions
outputs = model.generate(**inputs)
caption = processor.decode(outputs[0],skip_special_tokens=True)
print("Generated Caption:", caption)
Lưu ý: Trong ví dụ trên, thay "path_to_your_image.jpg" bằng đường dẫn đến tệp hình ảnh của bạn.
Trả lời câu hỏi về hình ảnh
import requests
from PIL import Image
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
img_url = 'https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/demo.jpg'
raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert('RGB')
# conditional image captioning
text = "a photography of"
inputs = processor(raw_image, text, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
# unconditional image captioning
inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
Kết luận
