Otimização de modelos usando ShareGPT-4o-Image
Para aprimorar a capacidade de geração de imagens do modelo multimodal de código aberto, as seguintes etapas podem ser seguidas:
- Obtendo o conjunto de dadosBaixe as 91 mil amostras de alta qualidade incluídas no ShareGPT-4o-Image, incluindo 45 mil amostras de texto para imagem e 46 mil amostras de texto e imagem para imagem!
- Preparação ambientalInstalação do Python 3.7+ e instalação das bibliotecas pandas e datasets via pip
- Carregamento de dadosCarregar o conjunto de dados diretamente usando a biblioteca de conjuntos de dados, exemplo de código:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("FreedomIntelligence/ShareGPT-4o-Image") - treinamento de modelosUse o conjunto de dados para ajustar os modelos existentes, concentrando-se nos recursos de alinhamento de texto e imagem
- Avaliação de desempenhoValidação comparativa do aprimoramento usando o Janus-4o como modelo de referência
Alternativa: se a memória dos gráficos for limitada, um subconjunto do conjunto de dados pode ser processado primeiro para treinamento de teste
Essa resposta foi extraída do artigoShareGPT-4o-Image: um conjunto de dados de geração de imagens multimodais de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aprimorar a geração de imagens para modelos multimodais de código aberto?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch