1. 简介
今天介绍一个跨模态模型，也是最近比较火的一个工作，叫做BLIP-2。很久很久之前我写过一个简单的image caption项目的介绍，那个模型原理比较简单，就是encode-decode模式，但是项目却不怎么好运行，而现在，随着技术的迭代升级，还有huggingface社区的加持，想实现图文生成变得方便了许多。
BLIP模型是一个对图像部分和文字部分分别编码，然后再深度交互的模型，对于模型的技术细节，本文不做过多的介绍，可以直接阅读论文，总的来说没有什么难以理解的点。
利用这个模型，你可以一键生成对图像的描述，或者询问图像中的信息，与模型进行对话等。
下面是项目和论文的地址。
项目地址：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2
论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.12597
本文将介绍如何利用huggingface的transformers模块，实现BLIP-2的调用。
2. 模型下载
目前HF上开源出来的BLIP-2有好几个模型，这里选择Salesforce/blip2-opt-6.7b作为例子进行介绍，我们进入该项目的地址：
https://huggingface.co/Salesforce/blip2-opt-6.7b/tree/main
把文件列表里的所有文件全都下载下来，放在一个目录里。因为文件比较大，所以不建议直接联网下载到hf的默认缓存区，可以像我这样下载到自定义的地址，在加载模型的时候手动指定目录即可。
如果你迫不及待地想要体验一下在线版，可以直接进入space，直接在线操作：
https://huggingface.co/spaces/Salesforce/BLIP2
3. 运行环境
运行BLIP-2，需要最新版本的transformers模块，截至目前，已经发布的transformers的最高版本是4.26.1，我尝试使用这个版本，发现仍然没有BLIP2相关的模型，所以到git上找到开发中的版本4.27-dev。
截至目前（2023-02-16），进入git上官方transformers，你看到的transformers版本即为4.27的开发版，如果当你体验这个项目的时候，正式版已经更新，就可以跳过这一步，直接通过pip安装4.27及以上的版本：
pip install transformers==4.27
如果安装失败了，说明它还没有上线，那你需要手动安装。
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- 通过git clone或者download zip，下载官方transformers，然后解压它，并且激活你的使用的python环境，
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- 直接执行python setup.py，即可完成安装。
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- 此时进入你相应地python环境，就可以成功地引用BLIP-2相关的模块了。
4. 模型应用
首先import所需的模块：
import torch
from PIL import Image
from transformers import Blip2Processor, Blip2ForConditionalGeneration
然后是建模，除了模型之外，有一个processor，起到类似tokenizer的作用，既可以对文本进行tokenize，也可以将图像划分为patch：
# 其中这个路径是上文中介绍的下载的模型所存放的路径
processor = Blip2Processor.from_pretrained("your_path_to/BLIP-2-opt/")
model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("your_path_to/BLIP-2-opt/")
我们随便读取一张图片，这里我用了一张之前我自己用disco-diffusion生成的一张图片（原本准备给自己写的小说做配图的）。
image = Image.open('./my_pic_1.png')
对于image caption，我们只需要对图像进行操作，因为文本部分完全是由模型生成的：
# 注意，由于模型过大，我并没有把它放到GPU上
# 所以相应地在生成inputs的时候，也不要放在GPU上或者使用16精度计算
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") # .to(device, torch.float16)
generated_ids = model.generate(**inputs)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
print(generated_text)
# 'a rocky cliff with trees and water in the background'
可以看到生成的描述是比较贴切的。
然后来问它一个问题，比起caption，只需要对prompt进行tokenize：
prompt = "Question: What tree is it in the picture? Answer:"
inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt") #.to(device, torch.float16)
# 注意这个时候的inputs.keys()包括了'pixel_values', 'input_ids', 'attention_mask'
inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt") #.to(device, torch.float16)
generated_ids = model.generate(**inputs)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
print(generated_text)
# "It's a pine tree"
虽说它回答成了’a tree’，但是树的类型应该是对了。
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