LogoFree Moondream Generator

مولد وصف الصورة

رفع صورة والحصول على وصف يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

Powered by   Moondream2   on Hugging Face

Moondream2 التفاصيل الفنية

عمارة النموذج

Moondream2 هو نموذج يحتوي على 1.86 مليار معامل يُبدأ الاستخدام به من SigLIP و Phi-1.5. تسمح هذه العمارة المضغوطة بالمعالجة الفعالة مع الحفاظ على قدرات قوية.

عمل جهاز حافة فعال

صُمِّمَ Moondream2 للعمل على الأجهزة ذات إعدادات منخفضة الموارد، ويحسِّن استخدام الذاكرة وقوة المعالجة؛ مما يجعله مثاليًا للاستخدام على الهواتف الذَّكية وأجهزة IoT في سيناريوهات حاسوب حافَّة.

أداء فهم المستندات

تم تقييم Moondream2 على مهام مختلفة بما في ذلك فهم الجدول والنموذج والوثيقة المعقدة، حيث أظهرت نتائج واعدة لنموذج صغير. يستطيع استخراج المعلومات الرئيسية من أنواع مختلفة من الوثائق بدقة مبهرة.

وسائط متعددة

شاهد هذا العرض التوضيحي لرؤية Moondream2 في العمل، حيث يُظهر قدراته في مختلف السيناريوهات.

حالات تطبيق Moondream2

Moondream2 يمكنها التعرف على الصور في الوقت الحقيقي على أجهزة المحمول، مما يسمح بالمعالجة الفعالة دون الحاجة إلى اتصال سحابي.

Code Example:

import { Moondream2 } from 'moondream2'

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

مقارنة بين Moondream2 ونماذج لغات الرؤية الأخرى

خاصيةموندريم2GPT-4VLLaVA
حجم النموذج
1.86B पॅरामीटर्स~1.8T पॅरामीटर्स (مقدر)13B पॅरामीटर्स
توافق جهاز الحافة
حجم بيانات التدريب
صغيركبير جداًكبير
तात्पर्य वेगः
سريعيبطئمتوسط

ملاحظة: تعتمد هذه المقارنة على المعلومات العامة المتاحة وقد لا تعكس أحدث التحديثات على هذه النماذج. يكمن ميزة Moondream2 الرئيسية في حجمها المدمج وكفاءتها، مما يجعلها مناسبة لنشر الأجهزة على حافة الشبكة.

Moondream2 تعليمات

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)

موارد خارجية

GitHubमहाधिपोक्ति

دون الوصول إلى الشفرة المصدرية ، والمساهمة في المشروع ، والبقاء على اطلاع بآخر التطورات.

زيارة GitHubमहाधिपोक्ति

Hugging Face

استكشف نموذج Moondream2 على Hugging Face، قُم بتنزيل الأوزان المدرّبة مسبقًا، وامزجها في مشاريعك.

زيارة Hugging Face

الأسئلة الشائعة