InternVL 由 OpenGVLab 开发，是一个开源的多模态对话模型， 其性能接近商业化的 GPT-4V 模型。
GPT-4V 是 OpenAI 去年推出的多模态模型，使用它你可以分析所需的任何类型的图像并获取有关该图像的信息。
1. InternVL 开源模型
而今天的主角研究成果 InternVL 发布在 CVPR 2024 上，并提供了多种模型版本以适应不同的应用场景，如 InternVL−Chat−V1.5 支持 4K 图像和强大的光学字符识别（OCR）功能。
开源地址：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
2. 支持特性
InternVL 家族通过提供多种模型版本，支持从图像分类到多模态对话的多种功能。 以下是一些关键特性：
多语言支持： InternV L 能够支持超过 110 种语言的生成。
高性能： 在多个基准测试中，InternVL-Chat-V1.5 接近 GPT-4V 和 Gemini Pro 的性能。
多种模型选择： 提供了不同参数规模的模型，从 6B 到 19B 不等，以适应不同的计算资源和应用需求。
跨模态检索： 支持英文和 中文的零样本图像-文本检索，以及多语言零样本图像-文本检索。
以下是 InternVL 在不同任务上的性能对比图：
3. 效果怎么样？
我把上图给到开源模型，让他自己介绍一下图片中的内容：
算个数学题：
还能感知颜色：
智能 OCR：
4. 代码示例
以下是使用 InternVL-Chat 模型进行单轮对话的示例代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
IMAGENET_MEAN = (0.485, 0.456, 0.406)
IMAGENET_STD = (0.229, 0.224, 0.225)
defbuild_transform(input_size):
MEAN, STD = IMAGENET_MEAN, IMAGENET_STD
transform = T.Compose([
T.Lambda(lambda img: img.convert('RGB') if img.mode != 'RGB'else img),
T.Resize((input_size, input_size), interpolation=T.InterpolationMode.BICUBIC),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=MEAN, std=STD)
])
return transform
# 省略部分代码...
model = AutoModel.from_pretrained(
"OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-5",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True).eval().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-5", trust_remote_code=True)
pixel_values = load_image('./examples/image1.jpg', max_num=6).to(torch.bfloat16).cuda()
generation_config = dict(
num_beams=1,
max_new_tokens=512,
do_sample=False,
)
# 单轮对话
question = "请详细描述图片"# Please describe the picture in detail
response = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config)
print(question, response)
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