Osprey 是一款创新图像分析AI工具，旨在提升大型语言模型（LLM）对图像的理解能力，精确到像素级别。它使用户能够在图像上选择特定区域，并对这些区域进行深入分析和识别。
一、什么是Osprey？
Osprey 是一种掩码文本指令调整方法，通过将像素级掩码区域合并到语言指令中来扩展 MLLM，从而实现细粒度的视觉理解。基于输入的掩模区域，Osprey生成语义描述，包括简短描述和详细描述。
通过结合细粒度的像素级掩码区域与语言指令，Osprey 扩展了多模态大语言模型（MLLMs）的功能，实现了对图像更细致的视觉理解。该工具提供了一个更精确的视角，帮助用户从图像中获得更丰富和详细的信息。
二、Osprey的开源地址：
1、Github仓库：
https://github.com/CircleRadon/Osprey
2、论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2312.10032.pdf
3、在线试用：
账号: osprey
密码: osprey
三、Osprey的主要功能：
1、像素级掩码区域分析
用户可以精确到像素级别选择图像的特定区域。Osprey 将对这些选定区域进行深入分析。
2、细粒度视觉理解
Osprey 能够关注图像中的细微区域，甚至是单个细节，并进行分析。例如，它可以专门分析图像中一朵花的特征，而非整幅图像。
3、语言指令响应
Osprey 可以根据用户提供的语言指令，根据选定的图像区域生成描述，无论是简短（如“一朵红色的玫瑰”）还是详细（包括花的形状、颜色和环境等信息）。
4、与SAM模型集成
SAM（Segment Anything Model）是Meta AI 开发的用于图像中对象分割和识别的模型。Osprey 可以无缝集成SAM，利用其能力识别和分割图像中的任何对象，并理解其语义内容。
四、Osprey的使用建议：
- 🧸 上传图片后，点击图片以选择感兴趣的区域。
- 🔖 在左下角选择描述的详细程度，可选简短或详细描述。默认为简短描述。
- ⌛️ 生成分割结果和简短描述大约需1秒。详细描述可能需时更长，约2秒。
- 🔔 若要选择另一区域，直接在图片上点击新位置即可。
- 📌 点击❎按钮可清除当前图片，重新开始。
五、Osprey的应用场景：
1、医学图像分析
Osprey能够分析医学诊断图像，例如MRI或CT扫描，辅助医生识别图像中的特定组织、病变或异常。
2、艺术品和文化遗产研究
Osprey可助力研究人员和历史学家详细解读艺术品中的特定元素。
3、教育和培训
Osprey能够创建互动式学习材料，帮助学生理解复杂图像，如生物学或地理学图。
4、机器人视觉和自动化
Osprey提升机器人识别和理解环境的能力，改善其导航和决策。
5、安全和监控
Osprey可分析监控摄像头图像，识别并描述特定事件或对象。
六、如何使用Osprey？
为了让更多用户能够轻松体验这一技术，我们将Osprey打包成了一键启动包。现在，您无需繁琐地配置Python环境，只需简单点击即可启动程序，从而避免了潜在的环境配置问题。
