18、多模态生成式AI：图像任务与模型评估

多模态生成式AI：图像任务与模型评估

在多模态生成式AI领域，有多种强大的技术和模型可用于处理图像相关任务，包括图像修复（Inpainting）、图像扩展（Outpainting）、深度转图像（Depth-to-Image）、图像描述（Image Captioning）和视觉问答（Visual Question Answering）等。同时，对于这些模型的评估也至关重要，下面将详细介绍这些内容。

图像相关任务及操作步骤

1. 图像修复（Inpainting）

图像修复主要用于图像恢复场景，例如修复建筑设计蓝图中不完整或受损的区域，或者去除医学影像中的裁剪伪影。

2. 图像扩展（Outpainting）

图像扩展可以将图像超出其原始边界进行扩展，以创建更大尺寸的图像。常见应用包括艺术内容生成、摄影增强和编辑以及视频游戏设计。操作步骤如下：
1. 选择输入图像，例如绿色鬣蜥的图像。
2. 对图像进行缩放，如缩放比例为0.5。
3. 提供一个图像掩码，标记需要更改的外部框架。
4. 指示模型进行图像扩展操作。

3. 深度转图像（Depth-to-Image）

深度转图像技术可以从现有图像生成新图像，同时保留原始图像中对象的形状和深度。常用于探索不同的室内设计风格，同时保持室内空间和边界与输入图像一致。以下是使用Stable Diffusion 2的Depth FP16模型和Amazon SageMaker JumpStart生成图像的代码示例：

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