[ComfyUI]Florence提示词反推、目标检测

文章目录

1.模型介绍

Florence-2是一个由微软Azure AI团队推出的多功能视觉模型,它在AI领域的独特之处主要体现在以下几个方面:
多功能性 :Florence-2能够执行图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等多种计算机视觉任务。这种多功能性使得它能够处理各种视觉任务,而不需要针对特定任务训练不同的模型。
统一的表示方法 :Florence-2采用了基于prompt的统一表示方法,使其能够广泛适用于各种计算机视觉和视觉语言任务这种统一的范式增强了模型的通用性和灵活性。
序列到序列学习 :Florence-2基于Transformer架构,并采用序列到序列的学习方法,编码器将图像转换为序列表示,解码器再将这些表示转换为文本输出这种设计提高了模型处理任务的灵活性。
大规模数据集训 练:Florence-2训练使用包含1.26亿张图像和54亿个标注的超大数据集FLD-5B,结合自动化图像标注技术和模型迭代,确保数据的高质量和多样性。
多任务学习 :Florence-2通过多任务学习,同时关注底层细节和高层次语义理解,使得模型能够更全面、深入地理解视觉信息。
开源和可访问性:Florence-2的权重和代码已经在开源平台Hugging Face上公开,任何人都可以访问和使用。

这些特点使得Florence-2在AI领域,尤其是在视觉任务处理方面,提供了一个强大而灵活的工具

参考资料
Florence-2:小模型,大能量,提示词反推、文字识别、对象检测,指定蒙版样样精通,一个模型搞定所有!

2.模型部署

需要安装的模型权重

这是最基本的Florence-2-base模型,下载里面的所有文件到"models/LLM/Florence-2-base"文件夹
Florence-2-base

还有其他几个模型也可以下
microsoft/Florence-2-base-ft
Florence-2-large
microsoft/Florence-2-large-ft

部署报错
①FlashAttention2 用不了

FlashAttention2 has been toggled on, but it cannot be used due to the following errorjavascript:void(0): the package flash_attn seems to be not installed. Please refer to the documentation of https://huggingface.co/docs/transformers/perf_infer_gpu_one#flashattention-2 to install Flash Attention 2.

参考Error: FlashAttention2 has been toggled on, but it cannot be used [Windows 11] #

直接把注意力换为sdpa不要用flash_attention_2了

3.一些测试结果

①目标检测

可以看到目标检测的效果还是可以的

②图生文

In this picture we can see a person smiling and in the background it is dark

In this image we can see cartoons. In the background of the image there are trees and sky.

这个可以做很多的任务

相关推荐
Danceful_YJ6 分钟前
24.全连接卷积神经网络(FCN)
人工智能·神经网络·语义分割·fcn
zhangrelay20 分钟前
如何使用AI快速编程实现标注ROS2中sensor_msgs/msg/Image图像色彩webots2025a
人工智能·笔记·opencv·学习·计算机视觉·机器人视觉
武子康23 分钟前
AI研究-120 DeepSeek-OCR 从 0 到 1:上手路线、实战要点
人工智能·深度学习·机器学习·ai·ocr·deepseek·deepseek-ocr
大千AI助手1 小时前
LIFT:基于低秩引导的稀疏微调
人工智能·神经网络·lora·大模型·lift·大千ai助手·稀疏微调
Serverless 社区1 小时前
算力成本降低 33%,与光同尘用 Serverless AI 赋能影视商业内容生产
人工智能·云原生·serverless
L.EscaRC1 小时前
【AI基础篇】Transformer架构深度解析与前沿应用
人工智能·深度学习·transformer
王中阳Go1 小时前
3 - RAG 知识库基础 - AI 超级智能体项目教程
人工智能·agent
司马阅-SmartRead1 小时前
司马阅与数之境科技达成生态战略合作,释放1+1>2的产业赋能价值
人工智能
化作星辰1 小时前
四层神经网络案例(含反向传播)
人工智能·深度学习·神经网络
m0_650108241 小时前
【论文精读】AVID:基于扩散模型的任意长度视频修复
人工智能·扩散模型·论文精读·视频修复·时序一致性·任意时长·结构引导