TaskMatrix README

The project's README from github.com/chenfei-wu/TaskMatrix. As one markdown file: README.md.

TaskMatrix

TaskMatrix connects ChatGPT and a series of Visual Foundation Models to enable sending and receiving images during chatting.

See our paper: Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models

Open in Spaces Open in Colab

Updates:

Insight & Goal:

On the one hand, ChatGPT (or LLMs) serves as a general interface that provides a broad and diverse understanding of a wide range of topics. On the other hand, Foundation Models serve as domain experts by providing deep knowledge in specific domains. By leveraging both general and deep knowledge, we aim at building an AI that is capable of handling various tasks.

Demo

System Architecture

Logo

Quick Start

# clone the repo
git clone https://github.com/microsoft/TaskMatrix.git

# Go to directory
cd visual-chatgpt

# create a new environment
conda create -n visgpt python=3.8

# activate the new environment
conda activate visgpt

#  prepare the basic environments
pip install -r requirements.txt
pip install  git+https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO.git
pip install  git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

# prepare your private OpenAI key (for Linux)
export OPENAI_API_KEY={Your_Private_Openai_Key}

# prepare your private OpenAI key (for Windows)
set OPENAI_API_KEY={Your_Private_Openai_Key}

# Start TaskMatrix !
# You can specify the GPU/CPU assignment by "--load", the parameter indicates which 
# Visual Foundation Model to use and where it will be loaded to
# The model and device are separated by underline '_', the different models are separated by comma ','
# The available Visual Foundation Models can be found in the following table
# For example, if you want to load ImageCaptioning to cpu and Text2Image to cuda:0
# You can use: "ImageCaptioning_cpu,Text2Image_cuda:0"

# Advice for CPU Users
python visual_chatgpt.py --load ImageCaptioning_cpu,Text2Image_cpu

# Advice for 1 Tesla T4 15GB  (Google Colab)                       
python visual_chatgpt.py --load "ImageCaptioning_cuda:0,Text2Image_cuda:0"
                                
# Advice for 4 Tesla V100 32GB                            
python visual_chatgpt.py --load "Text2Box_cuda:0,Segmenting_cuda:0,
    Inpainting_cuda:0,ImageCaptioning_cuda:0,
    Text2Image_cuda:1,Image2Canny_cpu,CannyText2Image_cuda:1,
    Image2Depth_cpu,DepthText2Image_cuda:1,VisualQuestionAnswering_cuda:2,
    InstructPix2Pix_cuda:2,Image2Scribble_cpu,ScribbleText2Image_cuda:2,
    SegText2Image_cuda:2,Image2Pose_cpu,PoseText2Image_cuda:2,
    Image2Hed_cpu,HedText2Image_cuda:3,Image2Normal_cpu,
    NormalText2Image_cuda:3,Image2Line_cpu,LineText2Image_cuda:3"

GPU memory usage

Here we list the GPU memory usage of each visual foundation model, you can specify which one you like:

Foundation Model GPU Memory (MB)
ImageEditing 3981
InstructPix2Pix 2827
Text2Image 3385
ImageCaptioning 1209
Image2Canny 0
CannyText2Image 3531
Image2Line 0
LineText2Image 3529
Image2Hed 0
HedText2Image 3529
Image2Scribble 0
ScribbleText2Image 3531
Image2Pose 0
PoseText2Image 3529
Image2Seg 919
SegText2Image 3529
Image2Depth 0
DepthText2Image 3531
Image2Normal 0
NormalText2Image 3529
VisualQuestionAnswering 1495

Acknowledgement

We appreciate the open source of the following projects:

Hugging Face   LangChain   Stable Diffusion   ControlNet   InstructPix2Pix   CLIPSeg   BLIP  

Contact Information

For help or issues using the TaskMatrix, please submit a GitHub issue.

For other communications, please contact Chenfei WU ([email protected]) or Nan DUAN ([email protected]).

Trademark Notice

Trademarks This project may contain trademarks or logos for projects, products, or services. Authorized use of Microsoft trademarks or logos is subject to and must follow Microsoft’s Trademark & Brand Guidelines. Use of Microsoft trademarks or logos in modified versions of this project must not cause confusion or imply Microsoft sponsorship. Any use of third-party trademarks or logos are subject to those third-party’s policies.

Disclaimer

The recommended models in this Repo are just examples, used for scientific research exploring the concept of task automation and benchmarking with the paper published at Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models. Users can replace the models in this Repo according to their research needs. When using the recommended models in this Repo, you need to comply with the licenses of these models respectively. Microsoft shall not be held liable for any infringement of third-party rights resulting from your usage of this repo. Users agree to defend, indemnify and hold Microsoft harmless from and against all damages, costs, and attorneys' fees in connection with any claims arising from this Repo. If anyone believes that this Repo infringes on your rights, please notify the project owner email.

TaskMatrix (chenfei-wu/TaskMatrix)

Searching Database…

Что это такое?TaskMatrix (также известный как Visual ChatGPT) подключает ChatGPT к набору визуальных фундаментальных моделей, чтобы во время переписки можно было отправлять и получать изображения, а языковая модель (LLM) могла рисовать, редактировать и анализировать картинки.
Это готовое приложение-чат-бот или код, который я запускаю сам?Это исследовательская кодовая база на Python, а не готовое приложение. Вы запускаете её из командной строки, выбирая, какие фундаментальные модели (Stable Diffusion, Inpainting, GroundingDINO и др.) загрузить.
Как это запустить?Запустите основной скрипт с флагом --load, в котором перечислены фундаментальные модели и устройства GPU, которые нужно включить, например, одновременно модели для детекции, сегментации, инпейнтинга и описания изображений.
Это готово к промышленной эксплуатации или всего лишь исследовательская демонстрация?Авторы прямо называют включённые модели примерами для исследования автоматизации задач, а не готовым продуктом, и предупреждают, что нужно соблюдать лицензию каждой базовой модели.
Для кого это предназначено?Для исследователей и разработчиков, которых интересует объединение LLM с моделями компьютерного зрения, а не для конечных пользователей, которым нужно готовое приложение для чата.
Что такое «шаблон» (template) в TaskMatrix?Шаблон — это заранее заданный сценарий выполнения (класс Python с templatemodel = True), который связывает несколько фундаментальных моделей или даже запускает новую сессию ChatGPT, чтобы решить сложную задачу, например, InfinityOutPainting, то есть расширение изображения до любого размера.
Какие фундаментальные модели объединяет TaskMatrix?Он связывает GroundingDINO для ограничивающих рамок по текстовому запросу, segment-anything для масок, варианты Stable Diffusion для инпейнтинга и ControlNet для редактирования, а также InstructPix2Pix, CLIPSeg и BLIP для описания изображений и ответов на вопросы по картинкам (VQA).
Поддерживает ли он языки, кроме английского?Да, помимо английского, в TaskMatrix добавлена поддержка китайского языка.
Зачем сочетать ChatGPT с визуальными моделями, а не использовать только ChatGPT?ChatGPT сам по себе понимает только общие знания в виде текста; в связке с узкоспециализированными фундаментальными моделями система может действительно видеть, создавать и редактировать изображения, а не только описывать их.
Creator
chenfei-wu
Size
40.2 MB
Stars
34K
Updated
CommitJun 29
Age
3y
Commits · 90 Days