Visual ChatGPT：Microsoft ChatGPT 和 VFM 相

你们中的一些人可能认为这是处理视觉效果的强制解决方法，因为它仍然将图像的所有视觉信号转换为语言。上传图像时，提示管理器会合成包含文件名等信息的内部聊天历史记录，以便可以更好地了解查询所指的内容。
例如，用户输入的图像的名称将充当操作历史记录，然后提示管理器将协助模型通过“推理格式”来确定需要对图像执行的操作。在选择正确的 VFM 操作之前，您可以将此视为模型的内部想法。
在下图中，您可以看到提示管理器如何启动可视的规则：
开始使用可视化聊天GPT
要开始您的之旅，您需要先运行演示：
# create a new environmentconda create -n visgpt python=3.8# activate the new environmentconda activate visgpt#prepare the basic environmentspip install -r requirement.txt# download the visual foundation modelsbash download.sh# prepare your private openAI private keyexport OPENAI_API_KEY={Your_Private_Openai_Key}# create a folder to save imagesmkdir ./image# Start Visual ChatGPT !python visual_chatgpt.py
您还可以在的上了解更多信息。确保查看每个视觉基础模型上的 GPU 内存使用情况。
可视化聊天GPT的用例
那么能做什么呢？
图像生成

文章插图
您可以要求从头开始创建图像，并提供描述。您的图像将在几秒钟内生成，具体取决于可用的计算能力。其使用文本数据的合成图像生成基于稳定扩散。
更改图像背景
同样，使用稳定的扩散，可以改变您输入的图像的背景。用户可以向助手提供他们希望将背景更改为什么的任何描述，稳定的扩散模型将绘制图像的背景。
更改彩色图像和其他效果
您还可以根据为应用程序提供描述来更改图像的颜色并应用效果。将使用各种预训练模型和来更改图像颜色，突出显示图像边缘等。
对图像进行更改
允许您通过编辑和修改图像中的对象来删除或替换图像的各个方面，并向应用程序提供定向文本描述。但是，需要注意的是，此功能需要更多的计算能力。
的局限性
【Visual ChatGPT：Microsoft ChatGPT 和 VFM 相】众所周知，组织总需要努力解决某种形式的缺陷来改善其服务。
计算机视觉和大型语言模型的结合

文章插图
严重依赖和 VFM，因此，这些各个方面的准确性和可靠性会影响的性能。使用大型语言模型和计算机视觉的组合需要大量的提示工程，并且可能难以实现熟练的性能。
隐私和安全
能够轻松插入和拔出VFM，这可能是一些用户对安全和隐私问题的担忧。需要更多地研究敏感数据如何不被泄露。
自我校正模块
的研究人员遇到的限制之一是由于VFM的失败和提示的多样性而导致的生成结果不一致。因此，他们得出结论，他们需要研究一个自我更正模块，以确保生成的输出符合用户的要求，并能够进行必要的更正。
需要大量 GPU
为了从中受益并利用22个VFM，您将需要大量的GPU RAM，例如A100 。根据手头的任务，确保您了解有效完成任务所需的 GPU 量。
总结
仍有其局限性，但这是同时使用大语言模型和计算机视觉的重大突破。如果您想了解有关的更多信息，请阅读本文：：使用进行对话，绘图和编辑
与相似吗？如果你尝试过这两种方法，你有什么看法？在下面发表评论！
原文链接：：和 VFM 相结合 ()