pix2struct-base - Pix2Struct预训练模型，实现多语言视觉-文本任务

pix2struct-base项目介绍

项目概述

pix2struct-base是一个图像编码-文本解码模型，专为处理图像与文本配对任务而设计，例如图像描述和视觉问答。这个模型经过预训练，可用于后续的微调以适应不同的任务需求。它利用了从网页截图解析为简化HTML的策略进行预训练，充分利用了网页中丰富的视觉元素，以支持多样化的下游任务。

项目背景

视觉语言在我们的生活中无处不在，比如包含图片和表格的课本、网页以及移动应用中的按钮和表单。然而，由于其多样性，过去的工作往往依赖于特定领域的解决方案，数据共享有限，模型架构和目标设定各异。pix2struct项目的提出旨在创造一个能应对纯视觉语言理解的预训练模型，并可以在含有视觉语言的任务中进行微调。

主要特性

预训练策略：pix2struct采用了一种新颖的预训练策略，通过从各种网页截图生成简化HTML来进行学习，这使其充分汲取了网页中丰富且结构化的视觉信息。这种方法不仅包括了常见的OCR（光学字符识别）、语言建模和图像描述等信号，还增加了处理多样化下游任务的能力。
灵活的输入表示：该模型引入了可变分辨率的输入表示形式，并将语言提示（如问题）直接呈现在输入图像之上，实现更加灵活的语言与视觉输入整合。
多任务通用性：通过一次预训练，pix2struct在多个领域中实现了多个任务的业界最佳结果，包括文档、插图、用户界面和自然图像，总计六个任务表现优异。

模型的使用

转换为Hugging Face格式

如果需要将T5x格式的模型权重转换为Hugging Face兼容的格式，可以使用支持转换的脚本：

python convert_pix2struct_checkpoint_to_pytorch.py --t5x_checkpoint_path PATH_TO_T5X_CHECKPOINTS --pytorch_dump_path PATH_TO_SAVE

对大型模型进行转换时，可以添加--use-large参数。转换完成后，可以使用如下代码将模型上传至Hugging Face平台：

from transformers import Pix2StructForConditionalGeneration, Pix2StructProcessor

model = Pix2StructForConditionalGeneration.from_pretrained(PATH_TO_SAVE)
processor = Pix2StructProcessor.from_pretrained(PATH_TO_SAVE)

model.push_to_hub("USERNAME/MODEL_NAME")
processor.push_to_hub("USERNAME/MODEL_NAME")

项目贡献

该模型最初由Kenton Lee、Mandar Joshi等人贡献，并由Younes Belkada整合到Hugging Face生态系统中。这种合作使得pix2struct能够在更广泛的社区中分享和发展。

引用信息

如果您想引用此工作，请参考其原始论文，该论文由Kenton Lee、Mandar Joshi等人撰写，并发表于arXiv。

总之，pix2struct-base项目通过独特的预训练策略和多任务适应性，展示了强大的视觉语言理解能力，是图像到文本任务中一个重要的工具。