semantic text2image search

Semantische Text2Image -Suche

Mit diesem Code können Sie Ihre Bilder auf beschreibende Weise durchsuchen.

Verwendung

1. Installation

Verwenden Sie an einem Ort, an dem Sie dieses Repo platzieren möchten, die folgenden Befehle:

 git clone [email protected]:bauerem/semantic-text2image-search.git
cd semantic-text2image-search
source setup.sh

2. Fügen Sie Ihre eigenen Daten hinzu

ich. Platzieren Sie Ihre Bilder in das Backend/Images -Verzeichnis.

ii. Machen Sie sie mit dem folgenden Skript durchsuchbar:

 source vectorize.sh

3. Suche

Sie können die Software jetzt über den Befehl ausführen:

 source run_backend.sh

Und in einem anderen Terminal mit dem Befehl:

 source run_frontend.sh

Änderungen abhängig von der Anwendungsfallpasse

• Stellen Sie die Standard -Einbettungsfunktion auf Clipprozessor ein, sodass Chroma direkt einbettet
• Die Tokenisierung der Abfrage kann mit der Cliptokenizerfast -Klasse in Embo.py beschleunigt werden
• Passen Sie den Parameter 'WO_DOCUMENT' in der Sammlungsabfrage an, um nur Relvant zu durchsuchen