InstructCV

InstructCV

自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型,简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题,并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示,该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置,包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例,并支持PyTorch 1.5+。

InstructCV计算机视觉文本到图像生成生成扩散模型深度学习Github开源项目

InstructCV 项目介绍

InstructCV 是一个创新的研究项目,它旨在通过指令调优的文本到图像扩散模型,推动计算机视觉领域的发展。该项目的目标是开发一个通用的视觉系统,能够通过自然语言指令完成各种视觉任务。

背景

近年来,生成扩散模型在通过文本控制生成真实且多样化的图像方面取得了显著进展。然而,尽管有这些进步,这类模型在标准视觉识别任务中的应用仍然有限。通常,针对具体任务,人们需要设计特定的模型架构和损失函数。InstructCV 项目旨在突破这些限制,通过统一的语言接口来简化任务的执行。

项目方法

InstructCV 的方法是通过将多种计算机视觉任务转化为文本到图像生成问题来实现的。在这个过程中,文本描述任务的具体要求,输出的图像则是经过视觉编码的任务结果。

为训练模型,团队综合使用了涵盖分割、目标检测、深度估计和分类等多种任务的常用视觉数据集。他们利用大型语言模型对指令模板进行改写,以准确传达每幅图像需要执行的任务。这样,他们创建了一个多模态、多任务的训练数据集,包含了输入和输出图像及其相关的标注说明。在此基础上,团队应用指令调优,将文本到图像扩散模型转化为一个可以通过指令引导的多任务视觉学习者。

环境配置

要开始使用 InstructCV,用户需要按照说明安装相关依赖项,包括 PyTorch 1.5 或更高版本。用户可以通过构建唯一的 Conda 环境来进行设置,并执行一些可选的安装步骤以满足特定需求。

使用指南

项目提供了详细的使用手册,帮助用户准备数据集并使用 InstructCV 进行训练和推理。同时,也提供了 InstructCV-RP 的校验点,便于用户在不同数据集上的性能评估。

演示与资源

用户可以在 Hugging Face 平台上通过 Gradio 集成的网络演示体验 InstructCV 的功能。此外,还可以在 Google Colab 上运行演示程序,进一步探索和实验项目的潜力。

致谢

InstructCV 项目的代码基础主要源自 CompVis/stable_diffusion 和 Instruct Pix2Pix。这为项目提供了强有力的技术支持和实现依据。

InstructCV 项目的研究成果展示了计算机视觉与深度学习领域的一次创新尝试,旨在将多任务能力与自然语言处理技术结合,为未来在更广泛的应用场景中实现更高效和智能的视觉任务处理奠定基础。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多