LogoFree Moondream Generator

Генератор описания изображения

Загрузите изображение и получите описание, созданное искусственным интеллектом.

Powered by   Moondream2   on Hugging Face

Moondream2 Технические детали

Архитектура модели

Moondream2 - это модель с 1,86 миллиарда параметров, инициализированная весами из SigLIP и Phi-1.5. Эта компактная архитектура позволяет эффективно обрабатывать данные, сохраняя при этом надежные возможности.

Эффективная работа устройства края сети

Разработанный для работы на устройствах с низкими ресурсами, Moondream2 оптимизирует использование памяти и вычислительной мощности. Это делает его идеальным для развертывания на смартфонах, IoT-устройствах и других сценариях краевого вычисления.

Производительность понимания документов

Оцененный на различных задачах, включая понимание таблиц, форм и сложных документов, Moondream2 показывает многообещающие результаты для небольшой модели. Он может извлекать ключевую информацию из разнообразных типов документов с впечатляющей точностью.

Мультимедиа

Посмотрите эту демонстрацию, чтобы увидеть Moondream2 в действии и показать его возможности в различных сценариях.

Приложения Moondream2

Moondream2 позволяет распознавание изображений в реальном времени на мобильных устройствах, обеспечивая эффективную обработку на устройстве без необходимости подключения к облаку.

Code Example:

import { Moondream2 } from 'moondream2'

const model = await Moondream2.load()
const image = await loadImageFromCamera()
const result = await model.recognizeImage(image)
console.log(result)

Moondream2 против других моделей языкового зрения

ФункцияМундрим2GPT-4VLLaVA
Размер модели
1.86B параметры~1.8T параметры (предполагаемый)13B параметры
Совместимость устройств Edge.
Размер обучающих данных
МаленькийОчень большойБольшой
Скорость вывода
БыстрыйМедленныйумеренный

Примечание: Это сравнение основано на общедоступной информации и может не отражать самые последние обновления этих моделей. Основное преимущество Moondream2 заключается в его компактном размере и эффективности, что делает его подходящим для развертывания на краевых устройствах.

Moondream2 Учебное пособие

To get started with Moondream2, follow these steps:
1. Install the Moondream2 library: `pip install moondream2`
2. Import the library in your Python script
3. Load the pre-trained model
4. Prepare your input image
5. Use the model to process the image or answer questions about it

Code Example:

import moondream2

# Load the model
model = moondream2.Model.load()

# Prepare your image
image = moondream2.Image.from_file("path/to/your/image.jpg")

# Process the image
result = model.process_image(image)
print(result)

Внешние ресурсы

GitHubРепозиторий

Получайте доступ к исходному коду, вносите свой вклад в проект и оставайтесь в курсе последних разработок.

Посетить GitHubРепозиторий

Hugging Face

Изучите модель Moondream2 на Hugging Face, загрузите предварительно обученные веса и интегрируйте ее в свои проекты.

Посетить Hugging Face

Часто задаваемые вопросы