DeepSeek实用技巧系列-商业创新(八)

利用DeepSeek进行商业创新系列第八部分内容创作-3。

创意海报文案生成

需求:为 [主题] 设计一张创意海报文案,突出视觉冲击点,包含一句引人入胜的标语、3个关键信息点和一个明确的行动引导,适合社交媒体分享。

将文案复制到即梦AI生成的图像如下:

海报制作

需求:你是Molly-智能体(Agent)平台的推广运营人员,需要为最新上线的Agent应用批量制作推广海报。海报要求统一制式,但里面的标题、标语、图片等需要匹配Agent应用的具体功能。

步骤:

        第一步:生成海报文案信息;

        第二步:根据文案生成图片。

提示词示例:

示例:

即梦AI生成效果示例如下:

### 使用 DeepSeek-VL2-Tiny 模型进行光学字符识别 为了利用 `deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny` 模型执行光学字符识别(OCR),可以遵循以下方法: #### 准备环境 确保安装必要的依赖库,特别是 PyTorch 和 transformers 库。可以通过 pip 安装这些包。 ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载模型与处理器 加载预训练的 DeepSeek-VL2-Tiny 模型及其对应的图像处理器和分词器。这一步骤对于准备输入数据至关重要。 ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") ``` #### 图像预处理 读取并调整待识别的文字图片大小至适合模型输入的形式。通常情况下,保持原始纵横比例的同时缩放图片到适当尺寸有助于提升 OCR 结果的质量。 ```python import requests from PIL import Image url = "https://example.com/path_to_image.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") ``` #### 执行推断 将预处理后的图像传递给模型以获取预测结果。这里会得到一系列 token ID 表示可能的字符序列。 ```python outputs = model.generate(**inputs) predicted_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0] print(predicted_text) ``` 上述过程展示了如何使用 DeepSeek-VL2-Tiny 实现基本的 OCR 功能[^2]。
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