Tokenize Anything 项目使用教程

Tokenize Anything 项目使用教程

1. 项目介绍

Tokenize Anything via Prompting（TAP）是一个统一且可提示的模型，能够同时进行区域分割、识别和标注，支持灵活的视觉提示（点、框和草图）。该模型使用了来自SA-1B的详尽分割掩码，结合了预训练的EVA-CLIP的语义先验，后者拥有50亿个参数。

2. 项目快速启动

首先，您需要确保安装了以下依赖项：

• torch >= 2.1
• flash-attn >= 2.3.3 （用于TextGeneration）
• gradio-image-prompter （用于GradioApp，从URL安装）

接下来，克隆仓库到本地并安装：

cd tokenize-anything
pip install .

或者，您也可以从远程仓库安装：

pip install git+ssh://git@github.com/baaivision/tokenize-anything.git

启动一个基本的开发环境，可以使用以下代码：

from tokenize_anything import model_registry

# 初始化模型
model = model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')

# 使用自定义的预测器
results = <custom_predictor>(model, *args, **kwargs)

# 收集结果
server.collect_results()

在这里，<model_type> 代表模型类型，<path/to/checkpoint> 是模型权重的路径，<custom_predictor> 是您的自定义预测函数。

3. 应用案例和最佳实践

TAP 模型可以用于多种视觉和语言任务。我们采用了模块化设计，将所有组件和预测器分离开来。最佳实践是实施您自己的自定义预测器和异步管道。

请参考仓库中 scripts 目录下的内置示例（web-demo 和评估脚本）以获取更多详细信息。

4. 典型生态项目

目前，该项目仓库中没有发布任何版本或包，但它提供了三种不同图像编码器的模型版本，用户可以根据自己的需求选择适合的模型。此外，项目的实现依赖于多个开源项目，如SAM、EVA、LLaMA、FlashAttention、Gradio、Detectron2 和 CodeWithGPU，这些项目共同构成了Tokenize Anything的生态系统。

请遵循上述步骤开始使用Tokenize Anything项目，并探索其在视觉和语言任务中的应用。