什么是BLIP？

BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）是由Salesforce Research开发的一款强大的视觉语言模型。它引入了一种新颖的方法，可以在嘈杂的网络规模的图文对上进行预训练，有效地“引导”其自身的学习过程。与以往需要手动整理和清洗数据集的模型不同，BLIP可以从互联网上大量杂乱的数据中学习。它将理解和生成任务统一到一个框架中，使其在广泛的多模态应用中具有高度的通用性。

主要特点

• 统一框架： BLIP使用多模态混合编码器-解码器（MED）架构，使其能够使用同一个模型执行视觉语言理解（例如，图文检索）和生成（例如，图像字幕）任务。
• 从嘈杂数据中引导学习： 其关键创新在于能够过滤和提炼嘈杂的网络数据。它生成合成字幕并过滤掉嘈杂的图文对，从而创建一个更干净的数据集来提升自身性能。
• 顶尖性能： BLIP在发布时，在七个不同的视觉语言任务上取得了最先进的成果，包括图像字幕、视觉问答（VQA）和图文检索。
• 零样本能力： 该模型展示了强大的零样本（zero-shot）性能，这意味着它可以执行未经明确训练的任务，例如零样本VQA和视频语言任务。

使用案例

• 图像字幕： 自动为图像生成描述性强且准确的字幕。
• 视觉问答（VQA）： 根据图像内容回答自然语言问题。
• 图文检索： 使用文本查询搜索图像（反之亦然），实现强大的语义搜索功能。
• 故事生成： 根据图像的视觉内容生成叙事或故事。
• 图文匹配： 判断给定的文本描述是否准确匹配图像。

入门指南

这是一个简单的“Hello World”风格的示例，使用Hugging Face的transformers库通过BLIP进行图像字幕生成。

首先，安装必要的库： ```bash pip install transformers torch pillow requests

接下来，运行以下Python脚本： ```python import requests from PIL import Image from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration

从Hugging Face加载预训练的处理器和模型

processor = BlipProcessor.from_pretrained(“Salesforce/blip-image-captioning-base”) model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(“Salesforce/blip-image-captioning-base”)

示例图片的URL

img_url = ‘https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/demo.jpg’

从URL加载图片

raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert(‘RGB’)

处理图片。您可以选择性地提供文本作为提示。

inputs = processor(raw_image, return_tensors=”pt”)

生成字幕

out = model.generate(**inputs)

将生成的token解码为人类可读的字符串

caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)

print(f”生成的字幕: {caption}”)

预期输出可能是：“生成的字幕: 一个女人和一只狗坐在沙滩上”

定价

BLIP是一个开源研究项目。模型权重和代码在BSD 3-Clause许可证下免费提供，可用于学术和商业应用。