简介： ModelScope上开源了达摩院众多业界最强多模态模型，其中就有首超人类的多模态视觉问答模型mPLUG，小编从页面体验（一探）、开发体验（二探）、开放测试（三探）来探究多模态预训练模型能力。ModelScope上开源了达摩院众多业界最强多模态模型，其中就有首超人类的多模态预训练视觉问答模型mPLUG，小编激动的搓搓小手，迫不及待的体验了一下。 一探：浅草才能没马蹄市面上有好多号称“用户上手简单”，“一步到位”，“傻瓜式”，但是真的，如果不懂两三行代码，没有一些机器学习基础，不趟几次浑水，是真的没办法上手的。浅草才能没马蹄，ModelScope真的做到了，一步即可体验，所见即所得，没有任何的冗余，如丝般顺滑的的在线体验。 一步，点击「执行测试」，有手就行!
那么这个号称超人类的模型怎么样呢？小编马上开始测试模型！就拿小编最近去西双版纳的图片来测试！！！西双版纳是中国热带生态系统保存最完整的地区，素有“植物王国”、“动物王国”、“生物基因库”、“植物王国桂冠上的一颗绿宝石”等美称。同时西双版纳还有好多好吃的，舂鸡脚、泰国菜、孔雀宴、老挝冰咖啡、小菠萝、傣式烧烤等等。 测完之后，真服了，真的是全知全能的问答模型，无论问物种、问数量、问位置，模型都能回答出来。图中小编刚认识的睡莲(lily pads)--泰国的国花都是精准无比，还有图4也能把背景中大象也能识别出来，实在太厉害了！
小编又想了个办法，我要测试孔雀&孔雀舞，这下终于难倒了模型！
二探：觉知此事要躬行遇到这么强的模型，小编当然想深刻了解一下，觉知此事要躬行嘛！其实是想自己拥有一个，将来出去玩的时候可以把导游费给省了。ModelScope也为我考虑到了，右上角「在Notebook中打开」，点它！这里有CPU环境和GPU环境，看到GPU，小编眼睛都直了，这不就是和3090Ti齐名的V100，如此高性能的GPU，羊毛党果断薅一下。
测试过程非常流程，只需要会import就能实现整体流程，小编也整理了相关代码放出来可以使用！###
!pwd
!mkdir data
!wget http://xingchen-data.oss-cn-z... -O data/visual_question_answering.png
from PIL import Image
image = Image.open('data/visual_question_answering.png')
image.show()
from PIL import Image
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
model_id = 'damo/mplug_visual-question-answering_coco_large_en'
input_vqa = {
'image': Image.open('data/visual_question_answering.png'),
'question': 'What is grown on the plant?',}
pipeline_vqa = pipeline(Tasks.visual_question_answering, model=model_id)
print(pipeline_vqa(input_vqa))
为了方便大家，小编也把运行中间步骤展示出来，这样无论是小白还是新手，都可以玩起来了。
离部署只差最后一步了，用gradio就可以满足你，按照文档提示即可完成。
三探：无招胜有招多模态预训练模型mPLUG是建立在千万图文数据预训练的基础上，小编就想探究下模型是不是真的都学会了吗？最近文本生成图像模型DALLE和扩散模型开始如火如荼根据文本生成各种想象的图片，小编就想对于这些生成出来的图片，视觉问答模型mPLUG还可以正确回答吗？会不会因为没见过类似的样本就没有办法回答呀？ 小编先尝试了对大名鼎鼎的DALLE生成的图像进行问答，DALLE是OpenAI放出的文本生成图像模型，取名DALL-E，是为了向艺术家萨尔瓦多-达利（Salvador Dali ）和皮克斯的机器人WALL-E致敬。测试之后，看看下面的结果，连艺术家dali都能识别出来，不愧是见多识广，知识也太渊博了！
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from icecream import ic
dataset = MsDataset.load('vqa_trial', subset_name='vqa_trial', split="test")
print(dataset[0])
def resize_img(img):
# set the base width of the result
basewidth = 300
# determining the height ratio
wpercent = (basewidth/float(img.size[0]))
hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent)))
# resize image and save
img = img.resize((basewidth,hsize), Image.ANTIALIAS)
return img
resize_img(dataset0).show()
from PIL import Image
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
model_id = 'damo/mplug_visual-question-answering_coco_large_en'
pipeline_vqa = pipeline(Tasks.visual_question_answering, model=model_id)
for item in dataset:
input_vqa = {
'image': item['image'],
'question': item['question'],
}
answer = pipeline_vqa(input_vqa)
resize_img(item['image']).show()
print('Q: ' + item['question'])
print('A: ' + answer['text']) 同时小编也拿了ModelScope上的文生图模型进行测试，测试结果如下：
可以看到视觉问答模型mPLUG具有非常强的泛化能力，针对各种生成的图片，各个不同领域的来源，都能回答正确。这就是训练了千万次，理解了视觉特征之后，达到了“无招胜有招”，实际测试中就可以融会贯通! 结语到这里就结束了，赶紧上ModelScope一键体验超人类的视觉问答模型，一键直达：https://www.modelscope.cn/mod... 。原文链接：https://click.aliyun.com/m/10...本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。
相关文章
