Покращення розуміння зображень та тексту за допомогою AI (Частина 2)

Ця стаття є другою частиною серії, де автор спрямовує свої зусилля на створення вдосконаленої версії попереднього застосування, яке виконує аналітику обговорень на зображеннях або відео, подібно до помічника-чатбота. Це означає, що ви можете запитувати та дізнаватися більше про свій вхідний контент.

🚀 В Частині 1 цієї короткої двочастинної серії ми розробили застосування, яке перетворює зображення на аудіоописи за допомогою моделей зору-мови та тексту-до-мови. Ми поєднали зображення-до-тексту, яке аналізує та розуміє зображення, генеруючи опис, з моделлю тексту-до-мови, щоб створити аудіоопис, що допомагає людям з проблемами зору.

💡 Натомість ми робимо крок вперед. Замість просто надання аудіоописів, ми створюємо, що може вести інтерактивні розмови про зображення або відео. Це відомо як Conversational AI - технологія, яка дозволяє користувачам розмовляти з системами, подібними до чатботів, віртуальних помічників або агентів.

⚡ Ми використовуємо LLaVA, модель, яка поєднує розуміння зображень та розмовні можливості. Після створення нашого інструменту ми досліджуємо багатомодальні моделі, які можуть обробляти зображення, відео, текст, аудіо та більше, все одразу, щоб дати вам ще більше варіантів і легкості для ваших застосувань.

• 📌 Визначення та пояснення технології Visual Instruction Tuning.
• 📌 Процеси інтеграції LLaVA у наш застосунок.
• 📌 Використання Whisper для тексту-до-мови.
• 📌 Розгляд інших багатомодальних моделей, які можуть обробляти зображення, текст, аудіо та більше.