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Florence-2

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Este modelo se publicó en HF papers el 2023-11-10 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2025-08-20.

Florence-2

SDPA

Resumen

Florence-2 es un modelo de visión avanzado que utiliza un enfoque basado en prompts para manejar una amplia gama de tareas de visión y visión-lenguaje. Florence-2 puede interpretar prompts de texto simples para realizar tareas como la generación de descripciones, la detección de objetos y la segmentación. Aprovecha el conjunto de datos FLD-5B, que contiene 5.400 millones de anotaciones en 126 millones de imágenes, para dominar el aprendizaje multitarea. La arquitectura de secuencia a secuencia del modelo le permite destacar tanto en configuraciones zero-shot como en configuraciones afinadas, demostrando ser un modelo de visión competitivo.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de Florence-2 en la colección Florence-2.

Este modelo fue aportado por ducviet00. Haz clic en los modelos Florence-2 de la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar Florence-2 a diferentes tareas de visión y lenguaje.

El siguiente ejemplo demuestra cómo realizar la detección de objetos con Pipeline o la clase AutoModel.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipeline = pipeline(
    "image-text-to-text",
    model="florence-community/Florence-2-base",
    device=0,
)

pipeline(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true",
    text="<OD>"
)

La cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de Cuantización para conocer más backends de cuantización disponibles.

El ejemplo siguiente utiliza bitsandbytes para cuantizar el modelo a 4 bits.

# pip install bitsandbytes
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, BitsAndBytesConfig, Florence2ForConditionalGeneration


quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)

model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "florence-community/Florence-2-base",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw).convert("RGB")

task_prompt = "<OD>"
inputs = processor(text=task_prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device, torch.bfloat16)

generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1024,
    num_beams=3,
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]

image_size = image.size
parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task=task_prompt, image_size=image_size)

print(parsed_answer)

Notas

  • Florence-2 es un modelo basado en prompts. Debes proporcionar un prompt de tarea para indicar al modelo qué debe hacer. Las tareas admitidas son:
    • <OCR>
    • <OCR_WITH_REGION>
    • <CAPTION>
    • <DETAILED_CAPTION>
    • <MORE_DETAILED_CAPTION>
    • <OD>
    • <DENSE_REGION_CAPTION>
    • <CAPTION_TO_PHRASE_GROUNDING>
    • <REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>
    • <REGION_TO_SEGMENTATION>
    • <OPEN_VOCABULARY_DETECTION>
    • <REGION_TO_CATEGORY>
    • <REGION_TO_DESCRIPTION>
    • <REGION_TO_OCR>
    • <REGION_PROPOSAL>
  • La salida cruda del modelo es una cadena que debe analizarse. El Florence2Processor tiene un método post_process_generation() que puede analizar la cadena en un formato más utilizable, como cajas delimitadoras y etiquetas para la detección de objetos.

Recursos

Florence2VisionConfig

clase transformers.Florence2VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonein_channels: int = 3depths: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 1, 9, 1)patch_size: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 3, 3, 3)patch_stride: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2)patch_padding: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 1, 1, 1)patch_prenorm: list[bool] | tuple[bool, ...] = (False, True, True, True)embed_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 256, 512, 1024)num_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 16, 32)num_groups: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 16, 32)window_size: int = 12drop_path_rate: float | int = 0.1mlp_ratio: float = 4.0qkv_bias: bool = Trueactivation_function: str = 'gelu'projection_dim: int = 1024max_temporal_embeddings: int = 100max_position_embeddings: int = 50initializer_range: float = 0.02 )

Parámetros

  • in_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
  • depths (Tuple[int], opcional, por defecto (1, 1, 9, 1)) — La profundidad del modelo.
  • patch_size (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, valor predeterminado (7, 3, 3, 3)) — El tamaño (resolución) de cada parche.
  • patch_stride (Tuple[int], opcional, valor predeterminado (4, 2, 2, 2)) — El paso del parche de la imagen.
  • patch_padding (Tuple[int], opcional, valor predeterminado (3, 1, 1, 1)) — El relleno de parche de la imagen.
  • patch_prenorm (Tuple[bool], opcional, valor predeterminado (False, True, True, True)) — Si se aplica la normalización de capa antes de la capa de incrustación de parches.
  • embed_dim (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, valor predeterminado (128, 256, 512, 1024)) — Dimensionalidad de los embeddings y los estados ocultos.
  • num_heads (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, valor predeterminado (4, 8, 16, 32)) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.
  • num_groups (Tuple[int], opcional, por defecto (4, 8, 16, 32)) — El número de grupos.
  • window_size (int, opcional, valor predeterminado 12) — El tamaño de la ventana del modelo.
  • drop_path_rate (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.1) — Tasa de drop path para la fusión de parches.
  • mlp_ratio (float, opcional, valor predeterminado 4.0) — Relación entre la dimensión oculta del MLP y la dimensión de la incrustación.
  • qkv_bias (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe añadir un sesgo a las consultas, claves y valores.
  • activation_function (str, opcional, valor predeterminado gelu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • projection_dim (int, opcional, valor predeterminado 1024) — Dimensionalidad de las capas de proyección de texto y visión.
  • max_temporal_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 100) — La configuración del incrustado temporal visual.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 50) — La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Florence2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Florence2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de florence-community/Florence-2-base

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import Florence2VisionConfig, Florence2VisionModel

>>> # Initializing a Florence2 Vision style configuration
>>> configuration = Florence2VisionConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights)
>>> model = Florence2VisionModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Florence2Config

clase transformers.Florence2Config

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Truetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 51289tie_word_embeddings: bool = True )

Parámetros

  • is_encoder_decoder (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo se utiliza como codificador/decodificador o no.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de visión.
  • image_token_id (int, opcional, valor predeterminado 51289) — El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Florence2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Florence2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de florence-community/Florence-2-base

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import Florence2ForConditionalGeneration, Florence2Config, CLIPVisionConfig, BartConfig

>>> # Initializing a clip-like vision config
>>> vision_config = CLIPVisionConfig()

>>> # Initializing a Bart config
>>> text_config = BartConfig()

>>> # Initializing a Florence-2 configuration
>>> configuration = Florence2Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the florence-2 configuration
>>> model = Florence2ForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Florence2Processor

clase transformers.Florence2Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonenum_additional_image_tokens: int = 0post_processor_config: dict | None = None**kwargs )

Parámetros

  • image_processor (CLIPImageProcessor) — El procesador de imágenes es una entrada obligatoria.
  • tokenizer (BartTokenizer) — El tokenizador es una entrada obligatoria.
  • num_additional_image_tokens (int, opcional, valor predeterminado 0) — Número de tokens adicionales añadidos a las incrustaciones de imagen, como CLS (+1). Si el backbone no tiene CLS u otros tokens adicionales añadidos, no es necesario establecer este argumento.
  • post_processor_config (dict, opcional, valor predeterminado 0) — Reglas de análisis específicas de la tarea para Florence2PostProcessor, p. ej. patrones de expresiones regulares, umbrales o tokens prohibidos.

Construye un Florence2Processor que envuelve un procesador de imágenes y un tokenizador en un único procesador.

Florence2Processor ofrece todas las funcionalidades de CLIPImageProcessor y BartTokenizer. Consulte ~CLIPImageProcessor y ~BartTokenizer para obtener más información.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

Parámetros

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], opcional) — Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], opcional) — La secuencia o lote de secuencias que se codificarán. Cada secuencia puede ser una cadena de caracteres o una lista de cadenas de caracteres (cadenas pre-tokenizadas). Si se pasa una entrada pre-tokenizada, establezca is_split_into_words=True para evitar ambigüedad con las entradas por lotes.
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], opcional) — Vídeo a preprocesar. Espera un único vídeo o un lote de vídeos con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan vídeos con valores de píxeles entre 0 y 1, establece do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], opcional) — El audio o lote de audios que se va a preparar. Cada audio puede ser un array de NumPy o un tensor de PyTorch. En el caso de un array de NumPy/tensor de PyTorch, cada audio debe tener la forma (C, T), donde C es el número de canales y T es la longitud de la muestra del audio.
  • return_tensors (str o TensorType, opcional) — Si se establece, devolverá tensores de un marco de trabajo específico. Los valores aceptables son:
    • 'pt': Devuelve objetos torch.Tensor de PyTorch.
    • 'np': Devuelve objetos np.ndarray de NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, opcional) — Opciones de procesamiento adicionales para cada modalidad (texto, imágenes, videos, audio). Los parámetros específicos del modelo se enumeran arriba; consulte la clase TypedDict para obtener la lista completa de argumentos admitidos.

Florence2Model

clase transformers.Florence2Model

< >

( config: Florence2Config )

Parámetros

  • config (Florence2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Florence-2 es un modelo de visión para la descripción, la detección y la segmentación.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → Florence2Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando CLIPImageProcessor. Consulte CLIPImageProcessor.call() para más detalles (Florence2Processor utiliza CLIPImageProcessor para procesar las imágenes).
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada del decodificador en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles. ¿Qué son los IDs de entrada del decodificador?

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada del decodificador?

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en ciertos índices de tokens. De forma predeterminada, se utilizará una máscara causal para asegurarse de que el modelo solo pueda mirar las entradas anteriores para predecir el futuro.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar decoder_input_ids puede optar por pasar directamente una representación incrustada. Si past_key_values se usa, opcionalmente solo la última decoder_inputs_embeds debe ser introducida (ver past_key_values). Esto es útil si se desea tener más control sobre cómo convertir decoder_input_ids índices en vectores asociados que la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

    Si decoder_input_ids y decoder_inputs_embeds no están configurados, decoder_inputs_embeds toma el valor de inputs_embeds.

  • encoder_outputs (list[torch.Tensor], opcional) — La tupla consiste en (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada del decodificador.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

Florence2Seq2SeqModelOutput o tuple(torch.Tensor)

Un Florence2Seq2SeqModelOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Florence2Config) y las entradas.

El método forward de Florence2Model sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del decodificador del modelo.

    Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de EncoderDecoderCache. Para más detalles, consulte nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del decodificador en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención de la capa de atención cruzada del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador del modelo.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del codificador en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención del codificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Un torch.Tensor de tamaño (batch_size, num_image_tokens, hidden_size). image_hidden_states del modelo generado por el codificador de visión y después de proyectar el último estado oculto.

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, channels, height, width)) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Florence2Config) y las entradas.

Obtiene los estados ocultos finales de la imagen de la torre de visión y aplica la proyección multimodal.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Florence2ForConditionalGeneration

clase transformers.Florence2ForConditionalGeneration

< >

( config: Florence2Config )

Parámetros

  • config (Florence2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Florence-2 es un modelo de visión para la descripción, la detección y la segmentación.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Florence2Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando CLIPImageProcessor. Consulte CLIPImageProcessor.call() para más detalles (Florence2Processor utiliza CLIPImageProcessor para procesar las imágenes).
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada del decodificador en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles. ¿Qué son los IDs de entrada del decodificador?

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada del decodificador?

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en ciertos índices de tokens. De forma predeterminada, se utilizará una máscara causal para asegurarse de que el modelo solo pueda mirar las entradas anteriores para predecir el futuro.
  • encoder_outputs (list[torch.Tensor], opcional) — La tupla consiste en (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada del decodificador.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar decoder_input_ids puede optar por pasar directamente una representación incrustada. Si past_key_values se usa, opcionalmente solo la última decoder_inputs_embeds debe ser introducida (ver past_key_values). Esto es útil si se desea tener más control sobre cómo convertir decoder_input_ids índices en vectores asociados que la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

    Si decoder_input_ids y decoder_inputs_embeds no están configurados, decoder_inputs_embeds toma el valor de inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

Florence2Seq2SeqLMOutput o tuple(torch.Tensor)

Un Florence2Seq2SeqLMOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Florence2Config) y las entradas.

El método forward de Florence2ForConditionalGeneration sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de EncoderDecoderCache. Para más detalles, consulte nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del decodificador en la salida de cada capa más las salidas de la incrustación inicial.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención de la capa de atención cruzada del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador del modelo.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del codificador en la salida de cada capa más las salidas de la incrustación inicial.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención del codificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Un torch.Tensor de tamaño (batch_size, num_image_tokens, hidden_size). image_hidden_states del modelo generado por el codificador de visión y después de proyectar el último estado oculto.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration

>>> model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained("florence-community/Florence-2-large")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-large")

>>> prompt = "<CAPTION>"
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=100)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A green car parked in front of a yellow building."

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Florence2Config) y las entradas.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration

>>> model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Florence2VisionBackbone

clase transformers.Florence2VisionBackbone

< >

( config: Florence2VisionConfig )

Parámetros

  • config (Florence2VisionConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El backbone de Florence2.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( hidden_states: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )

Update on GitHub

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