/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
vit-gpt2-image-captioning
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 мая 2023

vit-gpt2-image-captioning

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

Xenova/vit-gpt2-image-captioning — это модель для автоматического создания текстовых описаний изображений.

12 524скачиваний за 30 дней30лайковвеса обновлены8 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Она основана на nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning, разработана для использования с библиотекой Transformers.js и содержит веса в формате ONNX, совместимом с этим окружением. Репозиторий Xenova предоставляет веб-совместимое представление исходной модели.

Модель предназначена для задач image captioning: по изображению она генерирует текстовое описание, что подходит для автоматической аннотации изображений и интеграции функций компьютерного зрения в веб-приложения. В README не указаны точные размеры модели, параметры архитектуры, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, дополнительные модальности или конкретные показатели качества.

Ключевое ограничение — модель ориентирована на описание изображений и не предназначена для общего диалога или генерации произвольного текста. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в карточке исходной модели nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning и связанных файлах репозитория.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
VisionEncoderDecoderModel
Ревизия весов
215b4ed

0 моделей