OFA

OFA

多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型

OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。

OFA预训练模型多模态图像字幕文本生成Github开源项目

OFA 项目简介

OFA 项目是一个统一的序列到序列(sequence-to-sequence)预训练模型,支持英语和中文。它将多种模态(跨模态、视觉、语言)和任务进行综合,比如图像标注、视觉问答、视觉定位、文本到图像生成、文本分类等。不仅支持微调,还支持提示调优。

项目功能

  • 图像标注:OFA 项目在 MSCOCO Leaderboard 图像标注排行榜上排名第一。
  • 视觉问答:在不同的视觉问答挑战上表现优异。
  • 视觉定位:可以精确定位图像中的特定对象。
  • 文本到图像生成:根据文本描述生成匹配的图像。
  • 文本生成与分类:支持多种文本处理任务。
  • 图像分类:能够进行高准确性的图像分类。

模型与使用

OFA 模型支持在 Hugging Face Transformers 中的推理。用户可以通过提供的检查点进行模型的预训练和微调。我们在 Hugging Face Spaces 上提供了在线演示,用户可以通过这些演示与我们的预训练和微调模型进行交互。

  • 在线演示:涵盖图像标注、视觉问答、文本到图像生成等。
  • 检查点:用户可以使用我们提供的官方和 Hugging Face 的检查点进行模型训练。
  • Colab 笔记本:帮助用户更好地理解和体验操作流程。

新闻与更新

OFA 持续更新并推出了多个重要版本和功能改进,例如:

  • OFA-OCR 和 MuE 的发布:OCR 应用和加速方案增加了模型的多样性和效率。
  • 四篇重要论文的发表,并被学术会议接受。
  • 提供了轻量级预训练模型,使资源受限的用户也可以有效使用。

模型卡与结果

OFA 提供多种型号的模型,参数量从小到大不等,适应不同的计算需求。通过此模型,OFA 可在多种任务上取得卓越的性能,例如在交叉模态理解和生成任务上。

系统需求

项目需要 Python 3.7.4、PyTorch 1.8.1 和 Java 1.8 等基本环境。此外,还需安装 torchvision 0.9.1。

安装与使用

用户需通过 Git 克隆项目代码,安装依赖包即可开始使用。OFA 提供详细的数据集和检查点以帮助用户进行训练和推理。项目中提供了详细的训练和推理脚本,几乎涵盖了所有支持的任务,包括图像标注、文本到图像生成、视觉问答等任务。


OFA 项目旨在为研究人员和开发者提供一个强大且灵活的框架,以更高效地融合不同领域的任务,推动多模态技术的发展。如果对项目感兴趣或有好的建议,欢迎贡献代码或提发表现问题。

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