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title: cv_clip-interrogator
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_clip-interrogator"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_clip-interrogator.md"
repository: iic/cv_clip-interrogator
chinese_name: "CLIP Interrogator图像描述生成"
last_updated: 2024-04-25
license: "MIT License"
pipeline_tag: image-captioning
tasks:
  - image-captioning
parameters: 315.1M
tensor_type:
  - F16
  - I8
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - pytorch
language:
  - en
domain:
  - multi-modal
downloads: 5962
stars: 37
tags:
  - transformer
  - Alibaba
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# cv_clip-interrogator

> cv_clip-interrogator - iic 在 ModelScope 开源的模型。CLIP Interrogator图像描述生成

iic/cv_clip-interrogator 是 ModelScope 魔搭社区上的 315.1M 参数image-captioning模型，采用 MIT License 许可。

- **Repository**: iic/cv_clip-interrogator
- **License**: MIT License
- **Tasks**: image-captioning
- **Parameters**: 315.1M
- **Tags**: transformer, Alibaba
- **Downloads**: 5962
- **Stars**: 37
- **Last updated**: 2024-04-25

Source: https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_clip-interrogator

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### 图像描述介绍
图像描述：给定一张图片，CLIP Interrogator模型根据图片信息生成一句对应描述(Prompt)。它结合了OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP, 可以将产生的Prompt与文生图模型，如Stable Diffusion，一起使用，创造酷炫的艺术作品！

### 如何使用
在安装完成MaaS-lib之后即可使用image-captioning的能力

#### 推理代码范例

使用本模型前请安装依赖：
```shell
pip install open_clip_torch
```

```python
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

model_id = 'damo/cv_clip-interrogator'
input_image = "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/mog_face_detection.jpg"

pipeline_ci = pipeline(Tasks.image_captioning, model=model_id)
print(pipeline_ci(input_image))
```


#### Clone with HTTP
```bash
 git clone https://www.modelscope.cn/damo/cv_clip-interrogator.git
```