🖼️❓ 视觉问答 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现视觉问答（Visual Question Answering，VQA）功能。视觉问答允许用户针对图像提出问题，模型能理解图像内容，并给出相应回答。
基本原理¶
视觉问答是计算机视觉与自然语言处理的交叉领域，它要求 AI 系统同时理解图像内容和自然语言问题，并基于这两种输入生成答案。这种技术在无障碍信息获取、内容检索、教育应用和智能助手等领域有巨大潜力。
Transformers.js 提供的多模态模型，如 ViLT（Vision-and-Language Transformer）可以同时处理图像和文本输入，实现端到端的视觉问答功能。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现视觉问答的基本示例：
如何使用¶
- 上传一张图片或使用默认图片
- 在问题输入框中输入关于图片的问题
- 点击"提问"按钮
- 等待模型分析图片并回答问题
- 查看生成的答案及其置信度
支持的问题类型¶
视觉问答模型可以回答多种类型的问题，包括但不限于：
- 计数问题 - 例如，"图片中有多少人/动物/物体？"
- 存在性问题 - 例如，"图片中有没有猫？"
- 颜色问题 - 例如，"图中的车是什么颜色的？"
- 位置问题 - 例如，"猫在图片的哪个位置？"
- 动作问题 - 例如，"图中的人在做什么？"
- 关系问题 - 例如，"人和狗的关系是什么？"
工作原理¶
视觉问答模型同时处理图像和文本两种模态的信息：
- 图像处理 - 模型首先使用视觉编码器（如 ResNet 或 ViT）提取图像的特征
- 文本处理 - 同时，使用文本编码器（如 BERT）处理问题
- 多模态融合 - 然后通过注意力机制将图像和文本特征融合在一起
- 答案生成 - 最后，基于融合的特征生成最可能的答案
应用场景¶
- 视障辅助 - 帮助视障人士理解图片内容
- 教育应用 - 创建交互式学习材料
- 内容审核 - 分析图像内容并回答相关问题
- 图片搜索 - 增强图片搜索系统，允许用自然语言提问
- 社交媒体 - 自动回答关于图片的问题
注意事项¶
- 模型的回答质量取决于图像的清晰度和问题的明确性
- 复杂或抽象的问题可能得不到准确回答
- 首次加载模型可能需要一些时间，这取决于您的网络速度
- 该模型目前主要支持英文问题，但也可以尝试使用中文
进阶应用¶
- 集成多种视觉问答模型，针对不同类型的问题选择最合适的模型
- 添加图像预处理功能，提高模型对各种图像的处理能力
- 实现批量处理，允许一次性回答关于多张图片的问题
- 结合其他模态，如音频，创建更全面的多模态问答系统
视觉问答技术展示了 AI 跨模态理解和推理的能力，是向真正通用人工智能迈进的重要一步。