专栏名称: Dance with GenAI
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用阶跃星辰AI大模型批量识别图片中的文本

Dance with GenAI  · 公众号  ·  · 2024-07-28 06:29

正文

国内大模型公式阶跃星辰推出的Step-1V是一款千亿参数的多模态大模型, 该模型在多个领域表现出色,特别是在图像理解、多轮指令跟随、数学能力、逻辑推理和文本创作等方面。多模态大模型在文本大模型的基础上,增加了多模输入能力,如语音、图像、视频等,并将它们融合在一起,以实现更全面、更准确的理解和推理。Step-1V不仅在技术上取得了显著进展,还在实际应用中展现了强大的性能。例如,在内容生成、理解分析、联网搜索和长文理解等方面表现优异。

step-1v该模型拥有强大的图像理解能力,暂时只开放文本和图像输入,且仅支持文本生成。上下文长度分别为8k和32k。收入图像的分辨率长或宽不能超过4096像素 ,支持的图像格式:JPG/JPEG、PNG、静态GIF、WebP。

现在用图片格式表格来测试下其表现。

在ChatGPT中输入提示词:

写一个Python脚本,完成一个OCR的任务,具体步骤如下:

打开文件夹:D:\downloads\世界人工智能大会WAIC2024展商名录

读取里面所有的png图片;

用step-1v-8k大模型将图片中的表格内容识别出来,保存为excel表格,表格名称为图片文件名,保存在同一个文件夹中;

注意:

每一步都要输出信息到屏幕上

直接使用requests库与stepfun API进行交互,绕过OpenAI客户端。

step-1v-8k大模型的api_key为:"XXX"

step-1v-8k大模型的代码示例:

# -*- coding: utf8 -*-

import base64

import requests

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url=" https:// api.stepfun.com/v1 ")

# 加载图片到内存,仅演示。按需改成读文件等

r = requests.get(" https://www. stepfun.com/assets/sect ion-1-CTe4nZiO.webp ")

r.raise_for_status()

image_str = base64.b64encode(r.content).decode('ascii')

completion = client.chat.completions.create(

model="step-1v-8k",

messages=[

{

"role": "system",

"content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手,你除了擅长中文,英文,以及多种其他语言的对话以外,还能够根据用户提供的图片,对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下,你能对用户的问题和请求,作出快速和精准的回答。同时,你的回答和建议应该拒绝黄赌毒,暴力恐怖主义的内容",

},

{

"role": "user",

"content": [

{

"type": "text",

"text": "用优雅的语言描述这张图片",

},

{

"type": "image_url",

"image_url": {

"url": "data:image/webp;base64,%s" % (image_str),

},

},

],

},

],

)

print(completion)

ChatGPT生成的源代码:

import os

import base64

import requests

import pandas as pd

from io import StringIO

# Set the API key and base URL for the stepfun API

api_key = "XXX"

base_url = " https:// api.stepfun.com/v1/chat /completions "

# Set the folder path

folder_path = r"D:\downloads\世界人工智能大会WAIC2024展商名录"

# Function to perform OCR on an image and save the output to Excel

def process_image(image_path):

# Load image

with open(image_path, "rb") as image_file:

image_str = base64.b64encode(image_file.read()).decode('ascii')

# Perform OCR

headers = {

"Authorization": f"Bearer {api_key}",

"Content-Type": "application/json"

}

data = {

"model": "step-1v-8k",

"messages": [

{

"role": "system",

"content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手,你除了擅长中文,英文,以及多种其他语言的对话以外,还能够根据用户提供的图片,对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下,你能对用户的问题和请求,作出快速和精准的回答。同时,你的回答和建议应该拒绝黄赌毒,暴力恐怖主义的内容",

},

{

"role": "user",

"content": [

{

"type": "text",

"text": "识别这张图片中的表格内容",

},

{

"type": "image_url",

"image_url": {

"url": f"data:image/png;base64,{image_str}",







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