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精准的图像形容不仅能够让人们更容易了解图像背地的故事和信息，还能够让图像更易于被检索和辨认。然而，对于那些简单的图像来说，写出既精确又具体的形容切实是件十分艰难的事件。
图像形容算法的演变
所谓 Image Caption(图像形容)工作，就是让计算机可能依据一张图片主动生成相应的文字描述。在晚期的模型，比方 OpenAI 的 CLIP，利用了无监督学习和微调技术，通过海量的图片和文本数据集进行了训练，了解了图片和文本间的分割，从而可能生成有意义的图像形容。
起初，一种名为 BLIP-2 的算法应运而生，它采纳了更高效的预训练策略。BLIP-2 利用现成的解冻预训练图像编码器和大型语言模型，通过一个轻量级的查问式 Transformer 来连贯不同的模态。不仅缩小了训练参数，还保障了各种视觉 - 语言工作上获得 SOTA 体现。
得益于多模态技术的一直倒退，图像形容这个须要联合 CV 和 NLP 的老大难问题在近些年里迈出了一大步。但直到现在，大部分 AI 生成的图像形容都比拟抽象简短，难以充沛展现图像的丰盛外延。尤其为简单图像所生成的文本形容在准确性方面仍存在显著有余，更别提那些波及多个物体、互动和简单细节的图像了。
现有图像形容解决方案面临的挑战
1. 过于简化或空洞的阐述
如图，大多数图像字幕算法给出的是“一个人和一条狗”，看似精确，但其这张图里有十分丰盛的物体和故事。他们在里面做什么，他们为什么会露营，左边的背包有什么暗示吗？
2. 短少细微差别和关系
如图，简略地给出“对象 A 和对象 B”的形容是远远不够的，两者间的空间关系传播了截然不同的外延。
3. 解决乐音和蹩脚的图像品质
如图，两头显示的“攻打”比照扰动原来照片，只管人类眼睛瞟一眼就晓得和原始图片没变动，但图像形容算法仍然标错了分类。
4. 难以解决简单图像
如图，一眼就是亮堂和丰盛的瑰丽色调，然而很多图像形容算法只能给出简略的“波提切利的维纳斯的诞生”的阐明，单单一个名字切实让人只知其一; 不知其二，让观众无奈了解图像所展示的品尝。
👓 SceneXplain 生成的形容
一幅标志性的画作「维纳斯的诞生」开展在眼前，女神维纳斯从贝壳中诞生，周身环绕着神话人物和天界人物，包含美人鱼、天使和手持花束的女人。这些人物之间奥妙的交互营造出一种迷人和惊奇的感觉，宛如在庆贺维纳斯来临于人间。这优雅的构图引领观众进入神话畛域，惊叹于这个永恒场景所展示的壮丽和优雅。
相比起下面生成的枯燥无味的题目，由 SceneXplain 生成的这样一段丰盛活泼的描述不仅可能帮忙咱们更好地观赏图像，还能让咱们深刻理解其审美价值。
应答多媒体内容的挑战，SceneXplain 让故事破图而出
总而言之，现有图像字幕解决方案获得了很大提高，可能为图片生成相干的形容，然而还无奈为简单图像生成细节、上下文和细微差别的形容。如何进一步提高解决这样简单图像的能力，是以后图像形容技术面临的重要挑战。
这也正是 SceneXplain 一个箭步跨进来的契机，这是一个颠覆性的工具，它不止停留在外表，而是进一步拓宽了图像形容的边界。它冲破了传统图像形容算法的局限性，提供了简练业余、引人入胜的图像叙事体验。凭借 用户敌对的界面 、 无缝 API 集成 和 弱小的多语言反对，不便开发者轻松集成到他们的多模态利用中。
SceneX 生成的文本拓展了图片的表现力，不论是动漫，风光，商品，还是产品 UI，它都精确辨认了图片中要害信息，了解了画面表白的氛围，并深刻捕捉到了图片中的细节，并用晦涩连贯的语言实现了形容。
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SceneXplain vs Midjourney describe
咱们对 SceneXplain 与市面上风行的图像形容工具和算法的性能进行了测评。
- SceneXplain：生成具体、简单、活泼、富裕上下文的文本形容，为简单视觉内容提供先进的图像形容解决方案。
- Midjourney：最近公布的
/describe性能，旨在将图像转化为文本提醒词。
留神：相比起 /describe 生成的是图像提醒词 Prompt，而 SceneXplain 生成出的是具体、简单、活泼、富含上下文的图像形容，更适宜人类浏览。 此外，咱们还比照了
- BLIP-2：一种高效的预训练策略，应用现成的解冻的预训练图像编码器和大型语言模型进行视觉语言预训练，可在训练参数大大减少的状况下，实现各种视觉语言工作的 SOTA 性能。
- CLIP Interrogator 2.1 专门设计给 Stable Diffusion 2.0 模型生成图像提醒词。
接下来让咱们将这些算法对同一图片进行形容，展现它们在各种图像形容工作中的成果。残缺的 Benchmark 表格请在公众号回复 SceneX 获取。
相比之下，Midjourney /describe 和 CLIP Interrogator 2.1 等解决方案侧重于为图像生成对应提醒词，而非让人类轻松浏览的自然语言形容。 同时，BLIP-2 生成的字幕十分简短、粗略且僵硬，仅蕴含几个相干词汇，可能实用于简略的场景，但难以捕捉到更为简单的视觉细节，从而疏忽了要害信息，无奈展现图像的丰盛外延。
而 SceneXplain 填补了这一块空白，深刻、精确、丰盛 —— 面对简单图像，SceneXplain 让图像形容更上一层楼。 它兼顾了准确性和深度，它可能深刻到简单场景里盘根错节的细节，并基于这些细节的奥妙关联，比方空间地位，依赖关系等，构建出晦涩连贯的叙事。这种结构化叙事让观众可能从更高的视角去了解图像所出现的简单概念和场景，使得图像栩栩如生，故事得以活泼诉说。
当然，咱们也必须要抵赖 SceneXplain 在简略场景下有些矫枉过正，会呈现一些幻觉。
SceneX 的劣势
与其余图像形容解决方案相比，SceneXplain 具备许多劣势：
抗噪声和变动的图像品质
SceneXplain 背地弱小的 AI 算法加强了其对各种图像品质的理解能力，哪怕是低分辨率、模糊不清或带有噪点的图像，SceneX 也能基于无限的信息推断图像外延，确保生成的形容放弃准确性。
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多语言反对
SceneXplain 有弱小的多语言反对，能够生成多种语言的上下文丰盛的图像形容。
利用场景
咱们期待您摸索和体验 SceneXplain 的能力，它的潜在利用十分宽泛，比方三个要害畛域：
- 视觉叙事降级：SceneXplain 的丰盛形容可能把简略的视觉图像转化为真正引人入胜的叙事体验。这种叙事降级可能在各个场景下得以使用，比方电商产品详情页的撰写，通过具体的图像形容，为用户提供更丰盛的浏览体验。
- 优化 SEO：SceneXplain 生成的活泼且丰盛的形容蕴含大量的关键词，这有助于进步内容的搜寻引导性和点击率，从而有可能带来网站排名的晋升和来自搜索引擎的更多流量。
- 进步可拜访性：SceneXplain 生成的形容可能充沛解释图像细节和含意，从而无望彻底改变无障碍多媒体内容的创立和生产形式，改善视觉阻碍用户的网络体验。
从三个要害畛域对应的场景上，SceneX 也有许多利用空间，对于 社交媒体内容创作者 ，美食博主，游览博主等让拍摄的图片生成更加具体活泼的形容，进步图片素材的影响力； 在线电商企业 能够用来形容商品，用关键词和形容语句丰盛产品详情页形容，晋升 SEO； 博物馆等公共服务行业 用于为展品创立具体的文字描述，帮忙视障人士更好地观赏等等。
如何将 SceneXplain 集成到您的利用中
SceneXplain 提供多种集成选项以满足不同组织的需要。
1. 通过网页生成图像形容
2. 通过 API 批量解决图像
对于寻求自动化和无缝集成的组织，SceneXplain 为其零碎提供了弱小、可扩大且平安的 API。疾速批处理 API 容许在 50 秒外在一个批次中形容多达 128 张图像。
3. 作为 ChatGPT 插件应用
对于 ChatGPT Plus 用户来说，咱们目前也提供了作为 ChatGPT 插件应用。
3. 本地隐衷爱护解决方案
对于数据安全和隐衷有严格要求的组织来说，咱们提供本地解决方案，您能够在本人的服务器上部署 SceneXplain，确保了敏感数据保留在本人的网络中，同样无缝集成 SceneXplain 的高级图像形容。
增加技术经营微信 jinaai01，或扫描下方二维码，与咱们的团队约定会议理解本地解决方案。
SceneXplain 的外围劣势在于它能精准捕捉到图片中多个物体之间的关系和互动，同时思考它们在场景中的地位，以及周围环境的气氛。这些细节在一般的图像形容工具里常常被疏忽，但 SceneXplain 不仅在生成文本形容时保留了这些细节，还提供了更多的情境感，将视觉内容的精华高效地出现进去，帮忙读者更好地了解图像所出现的内容。无论是社交媒体、电商网站，还是公共服务畛域，它都能大显神通。
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