アニメイラストのセリフや擬音を検出するモデルです ベースモデルにInternViT-6B-448px-V1-5を使用しています。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-5を使用しています。
ベースモデルのpooler_output層にこんな感じに繋げば使えると思います。
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, CLIPImageProcessor
class CustomModel(nn.Module):
def __init__(self, base_model, num_classes=2):
super(CustomModel, self).__init__()
self.base_model = base_model
self.classifier = nn.Linear(base_model.config.hidden_size, num_classes).to(torch.bfloat16)
def forward(self, x):
outputs = self.base_model(x)
pooled_output = outputs.pooler_output
logits = self.classifier(pooled_output)
return logits
base_model = AutoModel.from_pretrained(
'OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-5',
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True).cuda().eval()
model = CustomModel(base_model, num_classes=2).to(device).eval()
model.classifier.load_state_dict(torch.load("checkpoints/classifier_weights.pth"))
image = Image.open('./examples/image1.jpg').convert('RGB')
image_processor = CLIPImageProcessor.from_pretrained('OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-5')
pixel_values = image_processor(images=image, return_tensors='pt').pixel_values.to(torch.bfloat16).cuda()
with torch.no_grad():
outputs = model(pixel_values)