使用场景
使用InternVL2_5-1B-MPO生成对一组图像的详细描述
基于视频帧提取关键信息，生成视频内容摘要
在视觉问答任务中，根据图像内容回答具体问题
产品特色
支持多图像和视频数据的输入与处理
采用'ViT-MLP-LLM'模型架构，有效整合视觉和语言信息
增量预训练的InternViT与多种预训练LLMs集成，提升模型性能
动态分辨率策略，处理448×448像素的图像块
像素重组操作，减少视觉标记的数量，提高效率
混合偏好优化（MPO），结合偏好损失、质量损失和生成损失，优化模型响应
使用教程
1. 安装必要的库，如torch和transformers。
2. 从Hugging Face加载模型：`model = AutoModel.from_pretrained('OpenGVLab/InternVL2_5-1B-MPO')`。
3. 准备输入数据，如果是图像，需要进行适当的预处理，如调整大小和归一化。
4. 使用tokenizer将文本转换为模型可以理解的格式。
5. 将处理后的图像和文本输入模型，进行推理。
6. 根据模型输出，进行后处理，获取最终结果。
7. 对于多图像或视频数据，需要将多个图像块或帧合并，并在输入时提供额外的上下文信息。
