SmolVLM2轻量级视频多模态模型，应用效果测评(风景、事故、仿真、统计、文字、识物)

SmolVLM2轻量级视频多模态模型，应用效果测评

目       录

1.     前言... 2

2.     应用部署... 2

3.     应用效果... 4

1.1          风景图像理解... 4

1.2          事故现场理解... 5

1.3          仿真图像理解... 6

1.4          数量统计描述... 7

1.5          图像文字理解... 8

1.6          物体识别理解... 10

4.     待解决问题... 11

5.     结论... 11

1.     前言

　　SmolVLM2 是由 Hugging Face 开发的一系列紧凑型但功能强大的大型模型，旨在为资源受限的设备（如智能手机和嵌入式系统）带来先进的语言和视觉语言处理能力。这些模型以其小型化设计著称，适合在设备上运行，填补了大型模型与小型设备性能差距的空白。本文将详细介绍这两个系列的背景、技术细节、性能和应用，旨在为研究者和开发者提供全面的理解。

　　SmolVLM2 扩展了 Smol 系列的能力，专注于视觉语言任务，可处理视频、图像和文本输入，生成文本输出。模型提供三种参数规模：2.2B、500M 和 256M，旨在实现高效的多模态处理。相较于前代产品，新版 22 亿模型在图像数学解题、图片文字识别、复杂图表解析和科学视觉问答方面表现显著提升。

2.     应用部署

模型下载：HuggingFaceTB/SmolVLM2-2.2B-Instruct · Hugging Face。

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
import torch

DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(DEVICE)
model_path = "models/SmolVLM2-2.2B-Instruct"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    _attn_implementation="flash_attention_2" if DEVICE == "cuda" else "eager",
   device_map="cuda").to(DEVICE)
#model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
#    model_path,
#    torch_dtype=torch.bfloat16,
#   _attn_implementation="flash_attention_2" if DEVICE == "cuda" else "eager").to(DEVICE)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "5.png"},
            {"type": "text", "text": "结合图像上的内容，请问简单iNeuOS是什么？"},
        ]
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=5000)
generated_texts = processor.batch_decode(
    generated_ids,
    skip_special_tokens=True,
)
print(generated_texts[0])

3.     应用效果

1.1       风景图像理解

User:请描述这张图像？

Assistant: 这张图片是一张美丽的花朵照片，其中主要的是一棵树的枝条和花朵。树枝的颜色是深红色，而花朵的颜色是白色和红色。树枝上有一层雪，雪的颜色是白色，这使得树枝和花朵的颜色显得更加美丽。花朵的颜色是红色和白色，这使得花朵的颜色显得更加独特。这张图片的背景是白色的，这使得树枝和花朵的颜色更加显得突出。这张图片的风格是美丽和美感的，它让人感受到花朵的美丽和树枝的美丽。

1.2       事故现场理解

User:请描述这个事故现场？

Assistant: 这是一次火灾事故的事实场景，其中包含一个大型的炉子和一个高的柱子。炉子的外壁是灰色的，而柱子的外壁是黑色的。（注：后面有冗余的回复）

1.3       仿真图像理解

User:这是温度场仿真，请描述温度变化趋势？

Assistant: 温度变化趋势可以从图像中看出，温度在右侧高于左侧，这表明右侧的温度更高，左侧的温度更低。（注：后面有冗余和重复数据）

1.4       数量统计描述

User:这是虾苗养殖图像，请分析虾苗数量？

Assistant: 虾苗数量为1000多个。

1.5       图像文字理解

User:结合图像上的内容，请问简单iNeuOS是什么？

Assistant: iNeuOS是一种操作系统，它是一种高级的操作系统，它可以被用来管理和管理计算机的系统，包括内存、硬盘和网络等。（注：后面是冗余和重复的数据）

User:图像上的文字是什么？

Assistant: 这是一个英文和中文的图像，其中包含一些文字和图片。图像的左侧有一些英文文字，包括"iNeuOS"、"OS"和"NeuOS"。（注：毕竟不是OCR，所以文字识别和提取有限）

1.6       物体识别理解

User:图像上的铅笔有多长？

Assistant: 铅笔的长度是约10厘米。（注：实际长度为14.7厘米）

4.     待解决问题

问题：模型在回复的时候有冗余和重复的内容。

可能的原因：（1）提示词需求进行优化;（2）程序参数设置的问题。暂时还没有进一步测试。

5.     结论

　　测试比我预想的要好很多，但是针对特定应用场景，特别是工业领域，需要进一步调优。

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