GPT4V-Image-Captioner 项目安装与使用指南
2024-09-17 12:10:11作者:羿妍玫Ivan
1. 项目目录结构及介绍
GPT4V-Image-Captioner/
├── install_script/
│ ├── install_linux_mac.sh
│ └── install_windows.bat
├── lib/
├── moondream/
├── omnilm/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README-CN.md
├── README.md
├── gpt-caption.py
├── install_linux_mac.sh
├── install_windows.bat
├── omnichat.py
├── openai_api.py
├── saved_prompts.csv
├── start_linux_mac.sh
└── start_windows.bat
目录结构说明
- install_script/: 包含安装脚本,用于在不同操作系统上安装项目依赖。
install_linux_mac.sh: 适用于Linux和macOS的安装脚本。install_windows.bat: 适用于Windows的安装脚本。
- lib/: 存放项目依赖的库文件。
- moondream/: 存放与Moondream模型相关的文件。
- omnilm/: 存放与omnilm模型相关的文件。
- utils/: 存放项目使用的工具函数和辅助文件。
- .gitignore: Git忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README-CN.md: 项目中文说明文档。
- README.md: 项目英文说明文档。
- gpt-caption.py: 主要功能实现文件,用于图像打标。
- install_linux_mac.sh: Linux和macOS的安装脚本。
- install_windows.bat: Windows的安装脚本。
- omnichat.py: 与omnichat相关的功能实现文件。
- openai_api.py: 与OpenAI API相关的功能实现文件。
- saved_prompts.csv: 保存的提示词文件。
- start_linux_mac.sh: Linux和macOS的启动脚本。
- start_windows.bat: Windows的启动脚本。
2. 项目启动文件介绍
启动文件
- start_linux_mac.sh: 适用于Linux和macOS的启动脚本。
- start_windows.bat: 适用于Windows的启动脚本。
启动步骤
Linux / macOS
- 打开终端并导航到项目目录。
- 执行启动脚本:
./start_linux_mac.sh - 复制终端中显示的URL并在浏览器中打开,访问Gradio应用界面。
Windows
- 打开命令提示符并导航到项目目录。
- 双击
start_windows.bat文件启动项目。 - 按住
Ctrl键并点击终端中的URL,或将其复制到浏览器中打开,访问Gradio应用界面。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件
- saved_prompts.csv: 保存的提示词文件,用于配置图像打标时的提示词。
配置步骤
- 打开
saved_prompts.csv文件。 - 根据需要编辑提示词内容。
- 保存文件并重新启动项目以应用更改。
通过以上步骤,您可以顺利安装、启动并配置GPT4V-Image-Captioner项目,开始使用其强大的图像打标功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.52 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
91
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
722
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
438
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19