通过ModelScope开源Embedding模型将图片转换为向量

最新推荐文章于 2025-05-21 14:06:18 发布

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#embedding #人工智能 #数据挖掘 #大数据 #python

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。

ModelScope魔搭社区的愿景是汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope魔搭社区将以开源的方式提供多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。

在ModelScope魔搭社区，您可以：

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5步轻松搞定！C# Semantic Kernel 图片向量化，让你的图片搜索更快更准

java专栏

01-09

474

图片向量化就是将图片转换成一组数字，这些数字能够代表图片的主要特征。通过这种方式，我们可以用数学运算来比较不同图片之间的相似度，从而实现高效的图片搜索。接下来，我们需要定义一个方法来调用 Azure AI 的多模式嵌入 API，将图片转换成向量。set;set;get;set;get;set;} }为了将向量数据存储到数据库中，我们需要定义一个实体类。set;set;set;

丨汀、的博客

04-14

2910

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深入探索：RAG大模型之向量化解析(二)

Q2625289483的博客

06-11

633

语义向量模型（Embedding Model）被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域，将自然形式的数据样本（如语言、代码、图片、音视频）转化为向量（即连续的数字序列），并用向量间的“距离”衡量数据样本之间的“相关性”。(Bilingual and Crosslingual Embedding for RAG) 是由网易有道开发的双语和跨语种语义表征算法模型库，其中包含EmbeddingModel和RerankerModel两类基础模型。2.

基于Elasticsearch实现图片向量检索：从零到一的完整指南

最新发布

weixin_52755040的博客

05-21

1338

本文详细介绍了如何基于Elasticsearch实现图片向量检索，包括环境准备、模型选择、向量库构建、检索实现以及性能优化等方面。通过使用ES的向量检索功能，结合深度学习模型提取的图片特征向量，你可以实现高效、精准的图片检索系统。随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，图片向量检索的应用场景将会越来越广泛。未来，我们可以期待看到更强大的图片特征提取模型、更高效的向量检索算法以及更智能的图片检索系统。希望本文对你理解和实现基于ES的图片向量检索有所帮助！

图片逐层矢量化

liangwqi的博客

05-11

1591

图像光栅化是计算机图形学中一个成熟的技术，而图像向量化，即光栅化的逆过程，仍然是一个主要的挑战。最近，基于深度学习的先进模型实现了向量化和向量图的语义插值，并展示了生成新图形的更好拓扑结构。然而，深度模型难以推广到域外测试数据。生成的SVG文件也包含了复杂且冗余的形状，这在进一步编辑时并不十分方便。具体来说，图像中的关键逐层拓扑结构和基本语义仍然没有得到很好的理解和充分的探索。在这项工作中，我们提出了逐层图像向量化，即LIVE，以将光栅图像转换为SVG文件，并同时保持其图像拓扑结构。

图的向量化表示概述

baidu_34720411的博客

01-23

5903

图的向量化表示，意即通过多维向量空间中的一点来表示一个图的特征，方便使用机器学习的方法对其进行分类操作。首先讨论怎么从一副普通的图像中提取出特征图：原图是（a），然后对其做碎片化，得到图（b），对原图做二值化得到图（c），图（b）和图（c）叠合得到图（d）。对于图（d）做下列定义：各个色块被定义为特征图的各个节点，节点编号集合是颜色集合{黑，蓝，棕，绿，灰，橙，粉，紫，红，白...

[深入探索ModelScope Embeddings：AI文本嵌入的强大工具]

aehrutktrjk的博客

11-18

493

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LangChain实践-Data Connection（数据连接）之Vector Store(向量数据库）

lhx17673139267的博客

08-02

1866

存储和搜索非结构化数据的最常见方法之一是将其嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时嵌入非结构化查询并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。向量存储负责为您存储嵌入数据并执行向量搜索。向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。向量通常是通过对原始数据(如文本、图像、音频、视频等)应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。

FastGPT部署和接入使用重排模型bge-reranker

洛阳泰山的博客

05-11

3975

BGE-reranker模型是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的一种重排序模型，主要用于优化信息检索系统的性能。该模型在2023年12月推出，是BGE（BAAI General Embedding）系列模型中的一个重要组成部分。BGE-reranker的核心作用是对初步检索出的Top-K文档进行再次排序，以提高检索结果的相关性和精度，这是一种典型的两阶段检索策略。

《深入浅出多模态》之多模态技术知识总结（中）

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

12-02

718

本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

vectorization:图像矢量化的各种方法

05-08

向量化 使用Guo-Hall Thinning和Ramer-Douglas-Peuker进行图像矢量化的各种方法将PNG图像转换为由连续的x，y坐标定义的线 convert_to_3_stroke：注意：这些过程假定输入图像是白色背景上的黑线拍摄PNG图像并输出其矢量格式：放大并腐蚀图像以将线段分组在一起转换为位图跟踪位图到SVG 将SVG转换为3冲程格式 get_opt_path：取得x，y坐标的无序列表，并输出这些点的最佳排序，以便它们线性地跟随彼此：创建一个循环邻居图遍历起点以查看可以将距离最小化的地方 get_window_3_stroke 3行程转换的窗口函数。取得PNG图像和窗口尺寸，并输出矢量化格式：使用郭霍尔变薄来减少骨骼获取骨架中的所有非零点使用DBSCAN集群查找邻居集群将每个群集解释为“笔划” 在每个群集上使用get_opt_p

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kuaitoukid的专栏

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问题背景：假如我们有一张图，像素值全部取自一个颜色集合C (有点像是png的压缩原理) ，目的是将其分辨率降低为原来的1/2，而且降低分辨率之后的图像像素一定还是都属于原来的颜色集合C，假如直接用imresize的话，就会出现压缩之后像素值有损失的问题，导致会出现不在颜色集合C的像素，所以需要自己写一个不破坏像素信息的imresize函数。解决思路： 1. 一个最简单的方法就是声

探秘Img2Vec：将图像转换为向量的强大工具

gitblog_00044的博客

04-16

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探秘Img2Vec：将图像转换为向量的强大工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/img2vec 在数字时代，我们每天都在处理大量图像数据，无论是社交媒体、科学研究还是商业应用。如何有效地理解和处理这些数据成为了关键问题。而Img2Vec就是这样一款开源项目，它通过先进的深度学习技术，将图像转化为可度量、可比较的向量表示，为图像处理打开了新的可能。项目...

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GEAWfaacc的博客

01-23

682

在自然语言处理中，文本嵌入 (Text Embedding) 是将文本转化为高维向量的过程。这种向量表示捕获了文本的语义信息，广泛应用于语义搜索、文本分类、推荐系统等任务。ModelScope是一个开放的模型和数据集库，提供了丰富的预训练模型，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音处理等场景。在ModelScope中，你可以快速加载各种模型，无论是训练自己的模型还是在生产环境中进行预测。本文将介绍如何通过类对文本文档进行向量化处理，并通过实际代码示例演示其应用。通过 ModelScope 的。

通过ModelScope开源多模态Embedding模型进行向量生成

DashVector向量检索服务

06-14

872

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的多模态表征开源模型进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

Semantic Kernel：图片向量化

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虽然本节与SK无关，但都是基于AI，所以暂且放在这个系统中Azure AI 视觉的多模式嵌入 API 可以将图像和文本转换为向量，也就是一种数字化的表示方式。这种技术可以让我们实现基于向量的图片搜索功能。通过结合这个 API 和 pgvector（PostgreSQL 中的向量库），我们可以让图片变得可搜索，甚至支持用文字来找图片。使用PostgreSQL作为向量化库桂素伟，公众号：桂迹Seman...

探索ModelScope中的Embedding功能：轻松加载和使用

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642

ModelScope是一个大型的模型和数据集库，旨在为开发者提供便捷的访问各种先进的预训练模型和相关数据集。ModelScope的Embedding功能使得我们可以轻松地将文本转换为向量，为NLP任务提供坚实的基础。ModelScope为开发者提供了一个强大而便捷的平台来使用预训练模型。本文介绍了如何使用ModelScope的Embedding功能，帮助您在NLP任务中进行初步的文本处理。您可以继续探索ModelScope的其他功能和模型，以发现更多适合自己项目的资源。ModelScope官方文档。

【Elasticsearch】-图片向量化存储

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09-19

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需要结合深度学习模型。

开源 Embedding 模型

06-23

开源 Embedding 模型是指那些可供开发者免费使用的预训练模型，用于将文本、词汇或序列数据映射到低维向量空间（即嵌入空间），以便更好地捕捉语义和上下文信息。这些模型常用于自然语言处理任务，如词嵌入（Word Embeddings）、句子嵌入（Sentence Embeddings）和文档嵌入（Document Embeddings）等。 1. Word2Vec（例如Google的word2vec和GloVe）：这是最早的词嵌入模型，如Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram，它们生成每个词的固定维度向量，表示其语义和语法特征。 2. FastText：由Facebook开发，它不仅考虑了词本身的字符信息，还能捕捉到未登录词（不在训练词汇表中的词）的子词信息。 3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：这是一种基于Transformer架构的模型，它能够捕捉单词之间的双向上下文关系，是深度学习在预训练模型中的重要里程碑。 4. ELMO (Embeddings from Language Models) 和 GPT系列（包括GPT-2和GPT-3）：这些模型使用深度双向LSTM或者Transformer结构，提供了更复杂的语言模型，生成的嵌入包含更多的语境信息。 5. Universal Sentence Encoder (USE)：Google开发的模型，为整个句子生成固定长度的向量，用于各种跨语言和跨任务的文本理解应用。 6. DistilBERT、MiniLM等轻量级版本：为了提高效率，对大型模型如BERT进行了压缩，提供更小的模型大小和更快的推理速度。