使用场景

案例一：使用Ferret-UI-Llama8b模型为电子商务网站生成产品描述。

案例二：在客户支持系统中，利用模型理解用户上传的截图并提供相应的帮助。

案例三：在教育软件中，通过图像识别和文本描述辅助学生学习复杂概念。

产品特色

• 指代表达：能够理解和处理图像中的指代表达。

• 定位：确定图像中特定对象的位置。

• 推理任务：执行基于图像和文本信息的复杂推理。

• 图像文本到文本：将图像内容转换为文本描述。

• 对话系统：支持基于图像和文本的对话交互。

• 文本生成：基于图像内容生成相关文本。

• 多模态交互：结合图像和文本信息进行交互。

• 定制代码支持：允许用户根据需要定制模型行为。

使用教程

1. 下载必要的Python文件：builder.py, conversation.py, inference.py, model_UI.py, mm_utils.py。

2. 准备图像文件和提示文本。

3. 调用inference_and_run函数，传入图像路径和提示文本。

4. 根据需要，可以指定bounding box来指定图像中的特定区域。

5. 执行函数并获取模型生成的文本输出。

6. 分析输出文本，根据应用场景进行后续处理。

7. 如果需要，可以结合GROUNDING_TEMPLATES中的模板来改进模型的定位和推理能力。

8. 根据项目需求，可以对模型进行定制，以适应特定的业务逻辑。