手動で画像を分析するのにうんざりしていませんか?お気に入りの写真を使用可能なプロンプトに変換するのに苦労していますか?生成した画像に自動キャプションを付けることができるツールが必要ですか? 写真に質問したいですか？  BLIP-2 モデルが役に立ちます!この強力な AI モデルは、画像に関する質問に答えたり、キャプションを生成したりできるため、作業が楽になります。このガイドでは、BLIP-2 モデルを使用して画像を分析し、キャプションを付ける方法について説明します。モデルを使用して画像を調査する方法もお見せします!  BLIP-2 は現在、Replicate で 、24 位で、560,000 回近く実行されています。実行あたりの平均コストは 0.0046 USD で、ほとんどのアプリケーションにとって手頃な価格です。その作成者は、Replicate で最も人気のある作成者の 1 つである Salesforce に他なりません - で、3 つのモデルが合計 950 万回実行されています!  最も人気のあるモデルの 1 つで 全体で 5 位  Node.js と Replicate を使用して BLIP-2 を実行する方法を紹介します。 Replicate は、シンプルな API を介して AI モデルを簡単に操作できるプラットフォームです。また、無料のコミュニティ ツールである 使用して類似のモデルを見つけ、プロジェクトに最適なモデルを決定する方法についても説明します。さぁ、始めよう！ Replicate Codex を 同様の目的を果たす CLIP Interrogator モデルに関する記事もあります。その記事は あります。 ここに  BLIP-2モデルについて BLIP-2 は、画像に関する質問に答えてキャプションを生成できる高度な AI モデルです。このモデルは、一般的で効率的な事前トレーニング戦略を利用し、視覚言語に関連 と大規模言語モデル (LLM) を組み合わせます。  する事前トレーニング済みのビジョン モデル ゼロ ショット で Flamingo を上回り (65.0 対 56.3)、ゼロ ショット キャプションで新しい最先端を確立しました (121.6 CIDEr スコアの NoCaps に対して、以前の最高の 113.2 に対して)。 OPT や FlanT5 などの強力な LLM を搭載した BLIP-2 は、幅広いアプリケーション向けの革新的なゼロショット指示によるビジョンから言語への生成機能を解き放ちます。 VQAv2 これはすべて非常に専門用語なので、平易な英語で:  BLIP-2 は、Flamingo と呼ばれる別のモデルと比較して、事前のトレーニング (ゼロショット) なしで視覚的な質問 (VQAv2 と呼ばれるタスク) に答えるのに優れています。 BLIP-2 のスコアは 65.0、フラミンゴのスコアは 56.3 です。  BLIP-2 はまた、事前トレーニングなしで画像の説明を生成する (ゼロ ショット キャプション) という新しい記録を設定します。 NoCaps と呼ばれるデータセットでこれを行い、CIDEr と呼ばれるメトリックを使用して 121.6 のスコアを取得します。以前の最高スコアは 113.2 でした。  BLIP-2 を OPT や FlanT5 などの強力な言語モデルと組み合わせて、視覚的な入力 (画像など) から言語を生成するための新しくエキサイティングな方法を作成できます。これは、さまざまなアプリケーションに使用できます。 詳細については、  を参照してください。 BLIP-2 を前身の と比較することもできます。 公式リポジトリ BLIP モデル  BLIP-2 モデルの入力と出力を理解する モデルをいじる前に、予想される入力と出力を調べてみましょう。これらの値を操作する方法と、それらの変更の効果がどうなるかを見ていきます。 入力  (file): クエリまたはキャプションへの入力画像。 image    (ブール値): 質問の代わりに画像キャプションを生成する場合に選択します。 caption    (文字列): この画像について尋ねる質問 (デフォルト: "これは何の写真ですか?") question    (文字列、オプション): 現在の質問に回答するためのコンテキストとして使用される以前の質問と回答。 context    (boolean): 核サンプリングを使用して応答を生成するモデルを切り替えます。 use_nucleus_sampling    (数値): 核サンプリングで使用する温度 (デフォルト: 1) temperature 出力 モデルは、回答またはキャプションを表す文字列を出力します。以下に示すように、出力は非常に単純な JSON オブジェクトです。   { "type": "string", "title": "Output" }  BLIP-2 モデルを画像解析とキャプションに使用するためのステップバイステップ ガイド 実践的なアプローチを好む場合は、UI を介して Replicate で BLIP-2 モデルの「デモ」を直接操作できます。 使用してインターフェイスにアクセスし、試してみることができます!これは、モデルのパラメータを操作してすばやくフィードバックを得る優れた方法です。  このリンクを より技術的で、BLIP-2 モデルの上にツールを構築することを検討している場合は、次の簡単な手順に従ってください。  💡注: 最初にレプリケート アカウントを作成し、API キーを取得します。これは、レプリケート API を操作するために必要です。 ステップ 1: レプリケート Node.js クライアントをインストールする この例では、Node.js を使用します。まず、npm を使用して Node.js Replicate クライアントをインストールする必要があります。以下のコードでこれを簡単に行うことができます。   npm install replicate ステップ 2: API トークンで認証する トークンは、Replicate のサイトのアカウント エリアにあります。   export REPLICATE_API_TOKEN=[token] ステップ 3: モデルを実行する Node.js でモデルを実行するには、以下のコードを使用するだけです。上記の「入力」セクションのすべてのフィールドと値で入力をフォーマットしてください。   import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "andreasjansson/blip-2:4b32258c42e9efd4288bb9910bc532a69727f9acd26aa08e175713a0a857a608", { input: { image: "..." } } ); たとえば、下の画像を入力として提供すると、   「これは何の写真ですか?」に設定されます。温度を「1」に設定すると、モデルは   question 「マリーナ ベイ サンズ、シンガポール」という出力を提供します。 時々、世代は長い時間がかかります。実行がいつ完了するかを確認するのに役立つ戦略に関心がある場合は、Webhook URL をセットアップすることもできます。この設定の詳細については、  を参照してください。この場合のトリックを実行する Webhook の実装例を次に示します。 Webhook のドキュメント   const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "4b32258c42e9efd4288bb9910bc532a69727f9acd26aa08e175713a0a857a608", input: { image: "..." }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] }); 詳細については、Replicate  を確認することもできます。 Node.js ライブラリのドキュメント さらに進める - Replicate Codex で他の画像解析モデルを見つける 画像生成、画像から画像への変換など、さまざまなクリエイティブ ニーズに対応する AI モデルを発見するための素晴らしいリソースです。これは、Replicate のすべてのモデルの完全に検索、フィルター、タグ付けされたデータベースであり、モデルを比較して価格で並べ替えたり、作成者別に探索したりすることもできます。無料で、新しいモデルが出たときに通知するダイジェスト メールも付いているので、試してみることができます。 Replicate Codex は、  BLIP-2 に類似したモデルを見つけることに興味がある場合は、次の手順に従ってください。 ステップ 1: レプリケート コーデックスにアクセスする にアクセスして、同様のモデルの検索を開始してください。 Replicate Codex ステップ 2: 検索バーを使用する ページ上部の検索バーを使用して、「画像分析」、「画像キャプション」、「質問応答」などの特定のキーワードでモデルを検索します。これにより、検索クエリに関連するモデルのリストが表示されます。 ステップ 3: 結果をフィルタリングする 検索結果ページの左側には、モデルのリストを絞り込むのに役立ついくつかのフィルターがあります。タイプ (画像から画像、テキストから画像など)、コスト、人気、または特定の作成者でモデルをフィルタリングおよび並べ替えることができます。  これらのフィルターと並べ替えを適用することで、特定のニーズと好みに最適なモデルを見つけることができます。たとえば、次に人気のある画像解析モデルを探している場合は、上記の例に示すように、検索してから人気順に並べ替えることができます。今回は「キャプション」で検索することにしました。 ステップ 4: モデルの探索と比較 検索条件とフィルターに一致するモデルのリストを取得したら、各モデルをクリックして詳細を表示できます。これには、モデルの説明、その入力と出力、サンプル コードなどが含まれます。  モデルのパフォーマンス、価格、および機能を比較して、ニーズに最適なモデルを見つけることもできます。一部のモデルはより高い解像度の出力を備えている場合がありますが、他のモデルは詳細の保持や色の精度の向上に重点を置いている場合があります。 ことで、要件と期待に一致するモデルを選択できます。 さまざまなモデルを比較する 結論 この初心者向けのガイドでは、BLIP-2 モデルとその機能を紹介し、画像分析とキャプションに使用する方法を見てきました。また、Replicate Codex の検索およびフィルター機能を使用して類似のモデルを見つけ、その出力を比較する方法についても説明しました。これにより、AI を利用した画像分析とキャプションの世界で視野を広げることができます。 このガイドが、AI の創造的な可能性を探求し、あなたの想像力に命を吹き込むきっかけになったことを願っています。より多くのチュートリアル、新しく改善された AI モデルの更新、および次の創造的なプロジェクトのための豊富なインスピレーションを得るために購読することを忘れないでください。 幸せなキャプション、そして読んでくれてありがとう。 BLIP-2 と Replicate Codex で AI の世界を楽しんでいただければ幸いです。 このようなその他のコンテンツについては、  で購読またはフォローしてください。 Twitter   にも掲載されています。 ここ

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