HallusionBench 项目常见问题解决方案

HallusionBench 项目常见问题解决方案

HallusionBench HallusionBench: You See What You Think? Or You Think What You See? An Image-Context Reasoning Benchmark Challenging for GPT-4V(ision), LLaVA-1.5, and Other Multi-modality Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HallusionBench

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍： HallusionBench 是一个针对大型视觉-语言模型（如 GPT-4V、LLaVA-1.5 等）的诊断工具套件，旨在识别和解决大型多模态模型中的语言幻觉和视觉错觉问题。该项目提供了一个图像-上下文推理基准，挑战当前的多模态模型，并通过自动生成的幻觉基准来评估和改进模型的表现。

主要编程语言： 该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装和配置 HallusionBench？

解决步骤：

1. 克隆项目到本地环境：

   git clone https://github.com/tianyi-lab/HallusionBench.git
   

2. 安装项目所需依赖库：

   cd HallusionBench
   pip install -r requirements.txt
   

3. 根据项目文档进行配置，确保所有依赖和环境正确设置。

问题二：如何运行项目中的示例？

解决步骤：

1. 在项目根目录下，找到 examples 文件夹。

2. 根据示例脚本中的说明，运行相应的 Python 脚本。

   例如，运行 example.py：

   python examples/example.py
   

3. 观察输出结果，确保示例运行正确。

问题三：如何参与项目贡献？

解决步骤：

1. 阅读项目文档中的 CONTRIBUTING.md 文件，了解贡献指南。

2. Fork 项目到自己的 GitHub 账户。

3. 在自己的分支上创建新功能或修复问题。

4. 提交 Pull Request 到原项目，等待项目维护者审核。

通过上述步骤，新手可以更容易地开始使用 HallusionBench，并逐渐熟悉项目的各个方面。

HallusionBench HallusionBench: You See What You Think? Or You Think What You See? An Image-Context Reasoning Benchmark Challenging for GPT-4V(ision), LLaVA-1.5, and Other Multi-modality Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HallusionBench