LogoFree Moondream Generator

Görüntü Açıklama Oluşturucu

Bir resim yükleyin ve bir yapay zeka tarafından oluşturulan açıklamayı alın

Powered by   Moondream2   on Hugging Face

Moondream2 Teknik Detaylar

Model Mimarisi

Moondream2, SigLIP ve Phi-1.5'ten ağırlıklarla başlatılan 1.86 milyar parametreli bir modeldir. Bu kompakt mimari, güçlü yetenekleri korurken verimli işleme imkanı sağlar.

Verimli Kenar Cihazı İşletimi

Düşük kaynaklı ayarlara sahip cihazlarda çalışacak şekilde tasarlanan Moondream2, bellek kullanımını ve işlem gücünü optimize eder. Bu nedenle akıllı telefonlar, IoT cihazları ve diğer kenar hesaplama senaryolarında dağıtım için idealdir.

Belge Anlama Performansı

Çeşitli görevlerde, tablo, form ve karmaşık belge anlayışı da dahil olmak üzere değerlendirilen Moondream2, küçük bir model için umut verici sonuçlar gösteriyor. Farklı belge türlerinden önemli bilgileri etkileyici doğrulukla çıkarabilir.

Multimedya

Moondream2'nin farklı senaryolarda yeteneklerini sergileyen bir demo videosunu izleyin.

Moondream2 Uygulama Örnekleri

Moondream2, bulut bağlantısı olmadan verimli bir şekilde cihazda işleme yapılmasını sağlayarak mobil cihazlarda gerçek zamanlı görüntü tanıma imkanı sunar.

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 diğer Görüş Dil Modelleriyle Karşılaştırması

ÖzellikMoondream2GPT-4VLLaVA
Model Boyutu
1.86B parametreler~1.8T parametreler (tahmin edilen)13B parametreler
Kenar Cihazı Uyumluluğu
Eğitim Veri Boyutu
KüçükÇok büyükBüyük
Çıkarım Hızı
HızlıYavaşOrta

Not: Bu karşılaştırma, kamuya açık bilgilere dayanmaktadır ve bu modellere yapılan en son güncellemeleri yansıtmayabilir. Moondream2'nin temel avantajı, kenar cihazı dağıtımına uygun olan kompakt boyutu ve verimliliğindedir.

Moondream2 Öğretici

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)

Dış Kaynaklar

GitHubDepo

Kaynak koduna erişin, projeye katkıda bulunun ve en son gelişmelerle güncel kalın.

Ziyaret etmek GitHubDepo

Hugging Face

Hugging Face'de Moondream2 modelini keşfedin, önceden eğitilmiş ağırlıkları indirin ve projelerinize entegre edin.

Ziyaret etmek Hugging Face

Sıkça Sorulan Sorular