Transformers 文档

KOSMOS-2

KOSMOS-2

概述

KOSMOS-2模型由彭志亮、王文辉、董力、郝雅茹、黄少涵、马树明、魏福如提出,详见Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World

KOSMOS-2 是一个基于 Transformer 的因果语言模型,通过在网络规模的图像-文本对数据集 GRIT 上进行下一个单词预测任务进行训练。数据集中边界框的空间坐标被转换为一组位置标记,这些标记被附加到它们各自的实体文本片段后面(例如,a snowman 后面跟着 )。数据格式类似于“超链接”,将图像中的对象区域连接到相应描述中的文本片段。

论文的摘要如下:

我们介绍了Kosmos-2,一个多模态大型语言模型(MLLM),它具备了感知对象描述(例如,边界框)并将文本与视觉世界对齐的新能力。具体来说,我们将引用表达式表示为Markdown中的链接,即“[文本范围](边界框)”,其中对象描述是位置标记的序列。结合多模态语料库,我们构建了大规模的对齐图像-文本对数据(称为GrIT)来训练模型。除了MLLM现有的能力(例如,感知通用模态、遵循指令和执行上下文学习)之外,Kosmos-2还将对齐能力集成到下游应用中。我们在广泛的任务上评估了Kosmos-2,包括(i)多模态对齐,如引用表达式理解和短语对齐,(ii)多模态引用,如引用表达式生成,(iii)感知-语言任务,以及(iv)语言理解和生成。这项工作为具身AI的发展奠定了基础,并揭示了语言、多模态感知、行动和世界建模的大融合,这是通向人工通用智能的关键一步。代码和预训练模型可在https://aka.ms/kosmos-2获取。

drawing Overview of tasks that KOSMOS-2 can handle. Taken from the original paper.

示例

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, Kosmos2ForConditionalGeneration

>>> model = Kosmos2ForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")

>>> url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> prompt = "<grounding> An image of"

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

>>> generated_ids = model.generate(
...     pixel_values=inputs["pixel_values"],
...     input_ids=inputs["input_ids"],
...     attention_mask=inputs["attention_mask"],
...     image_embeds=None,
...     image_embeds_position_mask=inputs["image_embeds_position_mask"],
...     use_cache=True,
...     max_new_tokens=64,
... )
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> processed_text = processor.post_process_generation(generated_text, cleanup_and_extract=False)
>>> processed_text
'<grounding> An image of<phrase> a snowman</phrase><object><patch_index_0044><patch_index_0863></object> warming himself by<phrase> a fire</phrase><object><patch_index_0005><patch_index_0911></object>.'

>>> caption, entities = processor.post_process_generation(generated_text)
>>> caption
'An image of a snowman warming himself by a fire.'

>>> entities
[('a snowman', (12, 21), [(0.390625, 0.046875, 0.984375, 0.828125)]), ('a fire', (41, 47), [(0.171875, 0.015625, 0.484375, 0.890625)])]

该模型由Yih-Dar SHIEH贡献。原始代码可以在这里找到。

Kosmos2Config

transformers.Kosmos2Config

< >

( text_config = None vision_config = None latent_query_num = 64 **kwargs )

参数

  • text_config (dict, 可选) — 用于初始化 Kosmos2TextConfig 的配置选项字典.
  • vision_config (dict, 可选) — 用于初始化 Kosmos2VisionConfig 的配置选项字典。
  • latent_query_num (int, optional, defaults to 64) — 表示在文本解码器组件中使用的图像特征的潜在查询标记的数量。
  • kwargs (可选) — 关键字参数字典。

这是用于存储Kosmos2Model配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个KOSMOS-2模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与KOSMOS-2 microsoft/kosmos-2-patch14-224架构相似的配置。

示例:

>>> from transformers import Kosmos2Config, Kosmos2Model

>>> # Initializing a Kosmos-2 kosmos-2-patch14-224 style configuration
>>> configuration = Kosmos2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the kosmos-2-patch14-224 style configuration
>>> model = Kosmos2Model(configuration)

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

Kosmos2ImageProcessor

Kosmos2Processor

class transformers.Kosmos2Processor

< >

( image_processor tokenizer num_patch_index_tokens = 1024 *kwargs )

参数

  • image_processor (CLIPImageProcessor) — 一个 CLIPImageProcessor 的实例。图像处理器是一个必需的输入。
  • tokenizer (XLMRobertaTokenizerFast) — [‘XLMRobertaTokenizerFast`] 的一个实例。tokenizer 是一个必需的输入。
  • num_patch_index_tokens (int, optional, defaults to 1024) — 表示补丁索引的令牌数量。

构建一个KOSMOS-2处理器,它将KOSMOS-2图像处理器和KOSMOS-2分词器封装成一个单一的处理器。

Kosmos2Processor 提供了 CLIPImageProcessor 的所有功能以及 XLMRobertaTokenizerFast 的一些功能。更多信息请参见 call()decode() 的文档字符串。

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), typing.List[ForwardRef('PIL.Image.Image')], typing.List[numpy.ndarray], typing.List[ForwardRef('torch.Tensor')]] = None text: typing.Union[str, typing.List[str]] = None audio = None videos = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.models.kosmos2.processing_kosmos2.Kosmos2ProcessorKwargs] )

参数

  • bboxes (Union[List[Tuple[int]], List[Tuple[float]], List[List[Tuple[int]]], List[List[Tuple[float]]]], optional) — 与texts相关联的边界框。
  • num_image_tokens (int, 可选 默认为 64) — 用于标记存储图像信息的占位符的(连续)位置数量。 这应该与您使用的 Kosmos2Config 实例中的 latent_query_num 相同。
  • first_image_token_id (int, 可选) — 用于存储图像信息的子序列第一个位置的令牌ID。如果未设置,将默认为 self.tokenizer.unk_token_id + 1.
  • add_eos_token (bool, 默认为 False) — 是否在编码时包含 EOS 令牌 ID,当 add_special_tokens=True 时。

此方法使用CLIPImageProcessor.call()方法来为模型准备图像,并使用XLMRobertaTokenizerFast.call()来为模型准备文本。

请参考上述两个方法的文档字符串以获取更多信息。

本文档的其余部分展示了特定于Kosmos2Processor的参数。

Kosmos2Model

transformers.Kosmos2Model

< >

( config: Kosmos2Config )

参数

  • config (Kosmos2Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

KOSMOS-2 模型用于生成文本和图像特征。该模型由视觉编码器和语言模型组成。

该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。

该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None image_embeds_position_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = None image_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None interpolate_pos_encoding: bool = False return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用AutoImageProcessor获取。详情请参见 CLIPImageProcessor.call().
  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.

    可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()PreTrainedTokenizer.call()

    什么是输入ID?

  • image_embeds_position_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于指示在序列中插入图像特征的位置的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择:
    • 1 表示放置图像特征的位置,
    • 0 表示不用于图像特征的位置(即用于文本标记)。
  • attention_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

  • head_mask (torch.FloatTensor 形状为 (num_heads,)(num_layers, num_heads), 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择:
    • 1 表示头部 未被屏蔽,
    • 0 表示头部 被屏蔽.
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)) of length config.n_layers with each tuple having 4 tensors of shape (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — Contains precomputed key and value hidden states of the attention blocks. Can be used to speed up decoding.

    如果使用了past_key_values,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids

  • image_embeds — (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, latent_query_num, hidden_size), 可选): 在 Kosmos2ImageToTextProjection 输出处的隐藏状态序列.
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵,这将非常有用。
  • position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range [0, config.max_position_embeddings - 1].

    什么是位置ID?

  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 Truepast_key_values 键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见 past_key_values)。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • interpolate_pos_encoding (bool, optional, defaults False) — 是否插值预训练的位置编码.
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。

返回

transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ModelOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含根据配置()和输入而定的各种元素。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力权重在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • image_embeds (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, latent_query_num, hidden_size), 可选) — Kosmos2ImageToTextProjection 输出的隐藏状态序列。

  • projection_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    Kosmos2ImageToTextProjection 给出的注意力权重,在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • vision_model_output(BaseModelOutputWithPooling, 可选) — Kosmos2VisionModel 的输出。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传递了 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回) — 由 tuple(torch.FloatTensor) 组成的元组,长度为 config.n_layers,每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量,并且如果 config.is_encoder_decoder=True 则还包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预计算的隐藏状态(自注意力块中的键和值,并且如果 config.is_encoder_decoder=True 则在交叉注意力块中),可用于(参见 past_key_values 输入)加速顺序解码。

Kosmos2Model 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, Kosmos2Model

>>> model = Kosmos2Model.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")

>>> url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> text = (
...     "<grounding> An image of<phrase> a snowman</phrase><object><patch_index_0044><patch_index_0863>"
...     "</object> warming himself by<phrase> a fire</phrase><object><patch_index_0005><patch_index_0911>"
...     "</object>"
... )

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

>>> last_hidden_state = model(
...     pixel_values=inputs["pixel_values"],
...     input_ids=inputs["input_ids"],
...     attention_mask=inputs["attention_mask"],
...     image_embeds_position_mask=inputs["image_embeds_position_mask"],
... ).last_hidden_state
>>> list(last_hidden_state.shape)
[1, 91, 2048]

Kosmos2ForConditionalGeneration

transformers.Kosmos2ForConditionalGeneration

< >

( config: Kosmos2Config )

参数

  • config (Kosmos2Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

KOSMOS-2 模型用于生成给定图像的文本和边界框。该模型由视觉编码器和语言模型组成。

该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。

该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None image_embeds_position_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = None image_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ForConditionalGenerationModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用AutoImageProcessor获取。详情请参见 CLIPImageProcessor.call().
  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.

    可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()PreTrainedTokenizer.call()

    什么是输入ID?

  • image_embeds_position_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于指示在序列中插入图像特征的位置的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择:
    • 1 表示放置图像特征的位置,
    • 0 表示不用于图像特征的位置(即用于文本标记)。
  • attention_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

  • head_mask (torch.FloatTensor 形状为 (num_heads,)(num_layers, num_heads), 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择:
    • 1 表示头部 未被屏蔽,
    • 0 表示头部 被屏蔽.
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)) of length config.n_layers with each tuple having 4 tensors of shape (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — Contains precomputed key and value hidden states of the attention blocks. Can be used to speed up decoding.

    如果使用了past_key_values,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids

  • image_embeds — (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, latent_query_num, hidden_size), 可选): 在 Kosmos2ImageToTextProjection 输出处的隐藏状态序列.
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递 input_ids。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵,这将非常有用。
  • position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range [0, config.max_position_embeddings - 1].

    什么是位置ID?

  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 Truepast_key_values 键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见 past_key_values)。
  • output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • interpolate_pos_encoding (bool, optional, defaults False) — 是否插值预训练的位置编码.
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。
  • labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算从左到右语言建模损失(下一个词预测)的标签。索引应在 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 范围内(参见 input_ids 文档字符串)。索引设置为 -100 的 标记将被忽略(掩码),损失仅针对标签在 [0, ..., config.vocab_size] 范围内的标记计算

返回

transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ForConditionalGenerationModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.kosmos2.modeling_kosmos2.Kosmos2ForConditionalGenerationModelOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置()和输入。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)可选,当提供 labels 时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。

  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数(SoftMax 之前每个词汇标记的分数)。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • image_embeds (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, latent_query_num, hidden_size)可选) — Kosmos2ImageToTextProjection 输出处的隐藏状态序列。

  • projection_attentions (tuple(torch.FloatTensor)可选) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    Kosmos2ImageToTextProjection 给出的注意力权重,在注意力 softmax 后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • vision_model_output(BaseModelOutputWithPooling, 可选) — Kosmos2VisionModel 的输出。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))可选,当传递 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回) — 由 tuple(torch.FloatTensor) 组成的元组,长度为 config.n_layers,每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量,并且如果 config.is_encoder_decoder=True 则还有 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预先计算的隐藏状态(自注意力块中的键和值,并且如果 config.is_encoder_decoder=True 则在交叉注意力块中),可用于(参见 past_key_values 输入)以加速顺序解码。

Kosmos2ForConditionalGeneration 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, Kosmos2ForConditionalGeneration

>>> model = Kosmos2ForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")

>>> url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> prompt = "<grounding> An image of"

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

>>> generated_ids = model.generate(
...     pixel_values=inputs["pixel_values"],
...     input_ids=inputs["input_ids"],
...     attention_mask=inputs["attention_mask"],
...     image_embeds=None,
...     image_embeds_position_mask=inputs["image_embeds_position_mask"],
...     use_cache=True,
...     max_new_tokens=64,
... )
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> processed_text = processor.post_process_generation(generated_text, cleanup_and_extract=False)
>>> processed_text
'<grounding> An image of<phrase> a snowman</phrase><object><patch_index_0044><patch_index_0863></object> warming himself by<phrase> a fire</phrase><object><patch_index_0005><patch_index_0911></object>.'

>>> caption, entities = processor.post_process_generation(generated_text)
>>> caption
'An image of a snowman warming himself by a fire.'

>>> entities
[('a snowman', (12, 21), [(0.390625, 0.046875, 0.984375, 0.828125)]), ('a fire', (41, 47), [(0.171875, 0.015625, 0.484375, 0.890625)])]
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