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license: apache-2.0
language:
  - zh

Model Card for Yougen/mm_singletask

Yougen/mm_singletask 是一个专注于中文图像描述生成的单任务多模态模型，针对中文表达习惯进行了深度优化。该模型采用编码器-解码器架构，在大规模中文图文数据集上进行训练，能够为各类自然场景图像生成准确、流畅且符合中文语法的描述文本，在中文图像描述基准上达到了优秀的性能水平。

Model Details

Model Description

本模型是专为中文图像描述任务设计的单任务多模态模型，专注于将视觉信息转换为高质量的中文自然语言描述。模型采用视觉Transformer作为图像编码器提取多尺度视觉特征，使用中文预训练语言模型作为文本解码器生成描述文本，通过跨模态注意力机制实现图像与文本的精准对齐。与通用多任务模型相比，本模型在图像描述任务上具有更高的精度和更好的生成流畅度。

  • Developed by: Yougen (袁有根)
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: Yougen (袁有根)
  • Model type: Multimodal Single-Task Image Captioning Transformer
  • Language(s) (NLP): Chinese (zh)
  • License: Apache-2.0
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

Uses

Direct Use

本模型可直接用于中文图像描述生成任务，无需额外微调：

  • 通用场景图像描述：为日常生活、自然风景、人物活动等各类图像生成中文描述
  • 内容管理系统：自动为图片库生成标签和描述文本
  • 无障碍辅助：为视障用户提供图像内容的语音描述
  • 社交媒体：自动生成图片配文

Downstream Use [optional]

本模型可作为基础模型进一步微调，适配以下特定领域和场景：

  • 电商领域：商品图像自动描述生成、商品属性提取
  • 传媒领域：新闻图片自动配文、视频帧内容摘要
  • 教育领域：教材插图解释、教学资源自动标注
  • 安防领域：监控画面异常事件描述
  • 医疗领域：医学影像初步报告生成（需专业医疗数据微调）

Out-of-Scope Use

本模型不适用于以下场景：

  • 视觉问答、图文检索等其他多模态任务（本模型为单任务设计）
  • 需要极高精度和专业资质的医疗诊断、法律文书生成等领域
  • 生成有害、虚假、违法或侵犯他人权益的内容
  • 非中文语言的图像描述生成
  • 处理极端模糊、严重损坏、遮挡严重或内容不完整的输入图像
  • 涉及敏感政治、宗教、种族等话题的内容生成

Bias, Risks, and Limitations

技术局限性

  1. 本模型为单任务设计，仅支持图像描述生成，不支持其他多模态任务
  2. 训练数据主要覆盖通用场景，在小众领域、罕见物体或专业场景的描述精度可能下降
  3. 对低分辨率、光照条件差、遮挡严重或运动模糊的图像处理效果较差
  4. 模型生成的描述可能存在细节遗漏或不准确的情况，复杂场景下可能出现逻辑错误
  5. 生成长度有限，无法生成过长的详细描述

社会偏见与风险

  1. 模型可能继承训练数据中存在的社会偏见，在涉及性别、种族、地域、职业等敏感话题时可能产生不当输出
  2. 模型可能生成与事实不符的内容，使用时需进行人工审核
  3. 模型可能被滥用生成虚假信息或误导性内容

Recommendations

用户（包括直接使用和下游开发者）应充分了解本模型的单任务特性、风险、偏见和局限性。在将模型用于生产环境前，应针对具体应用场景进行充分的测试和验证。建议在模型输出中添加适当的免责声明，并建立人工审核机制。同时，应遵守相关法律法规和伦理准则，不得将模型用于任何非法或不道德的用途。

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
import torch
from PIL import Image

# 加载模型和处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Yougen/mm_singletask")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Yougen/mm_singletask",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# 加载图像
image = Image.open("example.jpg").convert("RGB")

# 预处理输入
inputs = processor(
    images=image,
    text="生成这张图片的中文描述：",
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

# 生成描述
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=80,
        num_beams=5,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.2
    )

# 解码输出
caption = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("图像描述：", caption)

Training Details

Training Data

本模型使用大规模中文图像描述数据集进行训练，主要包括：

  • COCO中文图像描述数据集
  • Flickr30k中文图像描述数据集
  • 中文通用场景图文数据集

训练数据经过严格的清洗和过滤流程，去除了低质量、重复、模糊和有害内容，并对文本描述进行了标准化处理，确保了训练数据的质量和多样性。

Training Procedure

Preprocessing [optional]

  • 图像预处理：将图像调整为固定尺寸，进行随机裁剪、水平翻转等数据增强操作，然后进行归一化处理，转换为模型输入所需的张量格式
  • 文本预处理：使用中文分词器对描述文本进行分词，添加特殊标记，进行截断和填充处理，转换为模型输入所需的张量格式

Training Hyperparameters

  • Training regime: bf16 mixed precision
  • Batch size: [More Information Needed]
  • Learning rate: [More Information Needed]
  • Epochs: [More Information Needed]
  • Optimizer: AdamW
  • Weight decay: [More Information Needed]
  • Warmup steps: [More Information Needed]
  • Gradient accumulation steps: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

  • Model size: [More Information Needed] parameters
  • Training time: [More Information Needed] hours
  • Checkpoint size: [More Information Needed] GB
  • Inference speed: [More Information Needed] samples/sec (on NVIDIA A100 80GB)

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

本模型在以下中文图像描述基准数据集上进行了评估：

  • COCO中文验证集
  • Flickr30k中文测试集

Factors

评估按以下维度进行：

  • 图像类型：自然风景、人物活动、物体、建筑、动物等
  • 描述长度：短描述（<10字）、中等长度描述（10-30字）、长描述（>30字）
  • 场景复杂度：简单场景、中等复杂度场景、复杂场景

Metrics

采用图像描述任务通用的评估指标：

  • BLEU-1/2/3/4：衡量生成文本与参考文本的n-gram匹配度
  • CIDEr：专门针对图像描述任务设计的共识性评估指标
  • ROUGE-L：基于最长公共子序列的评估指标
  • SPICE：基于语义图匹配的评估指标，更关注语义准确性

Results

[More Information Needed]

Summary

[More Information Needed]

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

本模型采用编码器-解码器架构：

  • 图像编码器：基于视觉Transformer（ViT）架构，提取图像的多尺度视觉特征
  • 文本解码器：基于中文预训练语言模型，采用自回归方式生成描述文本
  • 跨模态注意力层：实现图像特征与文本特征的双向交互与精准对齐

模型的训练目标为自回归语言建模损失，通过最大化生成正确描述文本的概率来优化模型参数。

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

  • 训练硬件：NVIDIA A100 80GB GPU
  • 推理硬件：支持CUDA的NVIDIA GPU（推荐A100、L40、L20、RTX 3090/4090等）

Software

  • 深度学习框架：PyTorch 2.0+
  • 模型库：Transformers 4.35+
  • 数据处理库：Datasets 2.14+、Pillow 10.0+
  • 其他依赖：torchvision、numpy、tqdm、scikit-learn等

Citation [optional]

BibTeX:

@misc{yougen2026mmsingletask,
  author = {Yougen Yuan},
  title = {mm_singletask: A Chinese Single-Task Image Captioning Model},
  year = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/Yougen/mm_singletask}}
}

APA: Yuan, Y. (2026). mm_singletask: A Chinese Single-Task Image Captioning Model. Hugging Face. https://huggingface.co/Yougen/mm_singletask

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

Yougen (袁有根)

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