DePlot项目介绍

DePlot是一个革命性的视觉语言推理解决方案，由Google公司的研究团队开发。该项目旨在解决图表和图像理解的复杂问题，通过创新的方法将视觉信息转化为文本，从而实现更高效的推理。

项目背景

在人类世界中，图表和图像是普遍存在的视觉语言形式。理解和分析这些视觉信息需要强大的推理能力。然而，以往的模型往往需要大量的训练数据，且在处理复杂的人工编写查询时仍存在局限性。DePlot项目应运而生，旨在解决这些挑战。

创新方法

DePlot采用了一种独特的两步法来解决视觉语言推理问题：

1. 图像到文本的转换：将图表或图像转换为线性化的表格。
2. 基于转换后文本的推理：利用预训练的大型语言模型(LLM)进行推理。

这种方法的核心是一个名为DePlot的模态转换模块，它能够将图表或图像转换为文本形式的表格。这种转换使得后续的推理过程变得更加简单和高效。

技术亮点

• 一次性解决方案：DePlot是首个能够实现一次性（one-shot）视觉语言推理的解决方案。
• 标准化任务：研究团队为图像到表格的转换任务建立了统一的格式和评估指标。
• 端到端训练：DePlot模块经过端到端的训练，可以直接与大型语言模型配合使用。
• 即插即用：DePlot可以与现有的大型语言模型无缝集成，实现即插即用的功能。

性能优势

在人工编写的图表问答任务中，DePlot结合大型语言模型的方案仅通过一次提示就实现了显著的性能提升。相比于在28,000多个数据点上微调的先前最先进模型，DePlot方案在性能上提高了24.0%。

使用方法

用户可以通过简单的Python代码来使用DePlot模型。只需加载预训练的模型和处理器，然后输入图像和相关问题，就能得到模型的预测结果。这种简单直接的使用方式使得DePlot能够被广泛应用于各种视觉语言推理任务。

开源贡献

DePlot项目不仅仅是一个创新的技术解决方案，它还是开源社区合作的典范。原始模型由Fangyu Liu、Julian Martin Eisenschlos等人贡献，随后由Younes Belkada将其整合到Hugging Face生态系统中，使得更多研究者和开发者能够使用和改进这一模型。

未来展望

DePlot项目为视觉语言推理领域开辟了新的研究方向。它不仅提高了现有任务的性能，还为处理更复杂的视觉语言问题提供了可能性。随着进一步的研究和改进，DePlot有望在图表分析、数据可视化理解等领域发挥更大的作用，为人工智能在视觉语言处理方面的进步做出重要贡献。

deplot/README.md

DePlot

DePlot是一个创新的视觉语言推理模型，旨在解决图表和图像理解的复杂问题。本项目由Google研究团队开发，为图表问答和视觉数据分析提供了一种全新的方法。

模型架构

DePlot采用了一种独特的两步法来进行视觉语言推理：

1. 图像到文本的转换：使用DePlot模块将图表或图像转换为线性化的表格。
2. 基于转换后文本的推理：利用预训练的大型语言模型(LLM)进行推理。

这种方法的核心是DePlot模块，它能够将复杂的视觉信息转化为易于处理的文本形式。

主要特点

• 一次性解决方案：DePlot是首个能够实现一次性（one-shot）视觉语言推理的解决方案。
• 高效性能：在人工编写的图表问答任务中，DePlot结合LLM的方案比先前的最先进模型提高了24.0%的性能。
• 低资源需求：相比需要大量训练数据的传统方法，DePlot仅需要少量样例即可实现高效推理。
• 灵活性：DePlot可以与各种预训练的大型语言模型无缝集成，具有极高的适应性。

使用方法

要使用DePlot模型，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装必要的依赖：

   pip install transformers requests pillow
   

2. 使用Python代码进行预测：

   from transformers import Pix2StructProcessor, Pix2StructForConditionalGeneration
   import requests
   from PIL import Image
   
   processor = Pix2StructProcessor.from_pretrained('google/deplot')
   model = Pix2StructForConditionalGeneration.from_pretrained('google/deplot')
   
   url = "https://raw.githubusercontent.com/vis-nlp/ChartQA/main/ChartQA%20Dataset/val/png/5090.png"
   image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
   
   inputs = processor(images=image, text="Generate underlying data table of the figure below:", return_tensors="pt")
   predictions = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
   print(processor.decode(predictions[0], skip_special_tokens=True))

贡献

DePlot是一个开源项目，欢迎社区成员做出贡献。如果您有兴趣参与项目开发或改进，请遵循标准的GitHub贡献流程。

引用

如果您在研究中使用了DePlot，请引用原始论文：

@misc{liu2022deplot,
      title={DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation},
      author={Liu, Fangyu and Eisenschlos, Julian Martin and Piccinno, Francesco and Krichene, Syrine and Pang, Chenxi and Lee, Kenton and Joshi, Mandar and Chen, Wenhu and Collier, Nigel and Altun, Yasemin},
      year={2022},
      eprint={2212.10505},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

许可证

DePlot项目采用Apache 2.0许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。