API OpenAI произвел революцию в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, позволяя разработчикам легко интегрировать мощные языковые модели в свои приложения. Выпустив модель зрения GPT-4V, OpenAI сделала еще один шаг вперед, объединив возможности обработки естественного языка с компьютерным зрением. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приведем примеры кода, чтобы продемонстрировать, как можно использовать API OpenAI с моделью видения GPT-4V, чтобы открыть новые захватывающие возможности в разработке ИИ.

1. Субтитры к изображениям.
   Одним из самых популярных применений модели визуального представления GPT-4V являются субтитры к изображениям. Учитывая входное изображение, модель может генерировать текстовое описание, которое точно отражает содержимое изображения. Вот фрагмент кода, который поможет вам начать:

import openai
def generate_image_caption(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        image_data = image_file.read()
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=f"Generate a caption for this image: {image_data}",
        max_tokens=50
    )
    caption = response.choices[0].text.strip()
    return caption

3. Классификация изображений.
   Используя модель машинного зрения GPT-4V, вы можете выполнять задачи классификации изображений. Модель может предсказать объект или сцену, присутствующую на изображении. Вот пример кода:

import openai
def classify_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        image_data = image_file.read()
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=f"Classify the image: {image_data}",
        max_tokens=10
    )
    classification = response.choices[0].text.strip()
    return classification

4. Генерация изображений.
   GPT-4V также позволяет создавать новые изображения на основе заданного запроса или описания. Это открывает возможности для креативного дизайна и создания контента. Вот пример кода:

import openai
def generate_image(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=f"Generate an image: {prompt}",
        max_tokens=100
    )
    image_data = response.choices[0].text.strip()
    return image_data