使用场景
研究人员使用MiniCPM-V 2.6进行图像识别和分类任务。
开发者利用模型进行实时视频字幕生成和内容分析。
企业采用该模型优化其产品中的图像和视频处理功能。
产品特色
在OpenCompass等8个流行基准测试中取得领先成绩。
支持多图像理解和上下文学习，展现出先进的性能。
能够接受视频输入，进行对话并提供密集的字幕。
具有强大的OCR能力，处理任何比例的图像高达180万像素。
基于最新的RLAIF-V和VisCPM技术，具有可信赖的行为和低幻觉率。
高效的效率表现，生成的token数量远少于大多数模型，提高推理速度和降低功耗。
使用教程
使用Huggingface transformers库加载MiniCPM-V 2.6模型。
准备输入数据，可以是单张图片或多张图片，也可以是视频文件。
通过模型的chat函数输入问题或指令，并获取模型的响应。
如果需要处理视频，使用提供的encode_video函数对视频进行编码。
利用模型的多语言能力，进行不同语言的图像或视频内容分析。
根据需要对模型进行微调，以适应特定的应用场景或任务。
