使用 DeepSeek 进行图像描述：多模态 AI 技术实践

背景介绍

在当今的人工智能领域，多模态技术正在rapidly发展，为图像理解和描述提供了前所未有的可能性。本文将详细介绍如何使用 DeepSeek 的多模态模型来实现图像智能描述。

技术原理

多模态 AI 模型（如 DeepSeek）能够同时处理图像和文本输入，通过深度学习算法理解图像内容，并生成准确、生动的自然语言描述。

环境配置 (.env)

shell 复制代码

# SiliconFlow API 配置
SILICONFLOW_API_KEY=sk-*******************************************
SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1

环境变量说明

SILICONFLOW_API_KEY: SiliconFlow 平台的 API 密钥（已隐藏）
SILICONFLOW_BASE_URL: SiliconFlow API 的基础请求地址

注意: 请妥善保管您的 API 密钥，不要将真实密钥提交到公开仓库。

关键实现步骤

1. 环境准备

使用 python-dotenv 加载环境变量，安全管理 API 密钥：

python 复制代码

import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

2. 初始化 OpenAI 客户端

配置 SiliconFlow 的 API 基础地址和密钥：

python 复制代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv('SILICONFLOW_API_KEY'),
    base_url='https://api.siliconflow.cn/v1'
)

3. 图像描述生成

核心函数实现图像描述生成：

python 复制代码

def get_image_description(image_url: str) -> str:
    messages = [{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
            {"type": "text", "text": "Describe the image in chinese."}
        ]
    }]
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct",
        messages=messages,
        stream=True
    )
    
    description = ""
    for chunk in response:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            description += chunk.choices[0].delta.content
    
    return description

使用示例

python 复制代码

image_url = "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/dog.png"
description = get_image_description(image_url)
print(description)

技术优势

实时生成
多语言支持
高准确性
灵活可扩展

注意事项

确保正确配置 API 密钥
处理网络异常
注意 API 调用频率和计费

立即体验

快来体验 DeepSeek：https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ