連結：https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-base
Florence-2是由微軟開發的高階視覺基礎模型，採用基於提示的方法處理廣泛的視覺和視覺-語言任務。該模型能夠解釋簡單的文本提示，執行如描述、目標偵測和分割等任務。它利用包含54億個註釋的5.4億張影象的FLD-5B資料集，精通多工學習。模型的序列到序列架構使其在零樣本和微調設定中都表現出色，證明其為有競爭力的視覺基礎模型。
需求人群：
“目標受眾為需要處理視覺和視覺-語言任務的研究人員和開發者，如影象描述、目標偵測和影象分割等。Florence-2的多工學習能力和序列到序列架構使其成為這些任務的理想選擇。”
使用場景示例：
使用Florence-2生成影象描述
利用Florence-2進行目標偵測
透過Florence-2實作影象分割
產品特色：
影象到文本轉換
基於提示的文本生成
視覺和視覺-語言任務處理
多工學習
零樣本和微調效能
序列到序列架構
使用教學：
1. 匯入必要的庫和模型：`AutoModelForCausalLM`和`AutoProcessor`。
2. 從Hugging Face載入預訓練模型和處理器。
3. 定義要執行的任務提示。
4. 載入或獲取待處理的影象。
5. 透過處理器將文本和影象轉換為模型可接受的輸入格式。
6. 使用模型生成輸出，如文本描述或目標偵測框。
7. 對生成的輸出進行後處理，以獲得最終結果。
8. 列印或以其他方式展示結果。