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🚀 快速阅读

1. 模型介绍：Qwen2.5-VL 是阿里通义千问团队开源的旗舰视觉语言模型，具有3B、7B和72B三种不同规模。
2. 主要功能：支持视觉理解、长视频处理、结构化输出和设备操作。
3. 技术原理：采用 ViT 加 Qwen2 的串联结构，支持多模态旋转位置编码（M-ROPE）和任意分辨率图像识别。

正文（附运行示例）

Qwen2.5-VL 是什么

Qwen2.5-VL 是阿里通义千问团队开源的旗舰视觉语言模型，具有3B、7B和72B三种不同规模。该模型在视觉理解方面表现出色，能够识别常见物体，分析图像中的文本、图表等元素。

Qwen2.5-VL 具备作为视觉Agent的能力，可以推理并动态使用工具，初步操作电脑和手机。在视频处理上，Qwen2.5-VL 能够理解超过1小时的长视频，精准定位相关片段捕捉事件。模型还支持发票、表单等数据的结构化输出。

Qwen2.5-VL 在多个性能测试中表现优异，在文档和图表理解方面优势明显，7B模型在多项任务中超越了GPT-4o-mini。模型的推出为开发者提供了强大的工具，能够在多种应用场景中发挥重要作用。

Qwen2.5-VL 的主要功能

• 视觉理解：能识别常见物体，如花、鸟、鱼和昆虫，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。
• 视觉Agent能力：可以直接作为一个视觉Agent，推理并动态地使用工具，初步具备使用电脑和使用手机的能力。
• 理解长视频和捕捉事件：能理解超过1小时的视频，精准定位相关视频片段来捕捉事件。
• 视觉定位：可以通过生成bounding boxes或者points来准确定位图像中的物体，能为坐标和属性提供稳定的JSON输出。
• 结构化输出：对于发票、表单、表格等数据，支持其内容的结构化输出。

Qwen2.5-VL 的技术原理

• 模型结构：Qwen2.5-VL 延续了上一代 Qwen-VL 中 ViT 加 Qwen2 的串联结构，三个不同规模的模型都采用了 600M 规模大小的 ViT，支持图像和视频统一输入。使模型能更好地融合视觉和语言信息，提高对多模态数据的理解能力。
• 多模态旋转位置编码（M-ROPE）：Qwen2.5-VL 采用的 M-ROPE 将旋转位置编码分解成时间、空间（高度和宽度）三部分，使大规模语言模型能同时捕捉和整合一维文本、二维视觉和三维视频的位置信息，赋予了模型强大的多模态处理和推理能力。
• 任意分辨率图像识别：Qwen2.5-VL 可以读懂不同分辨率和不同长宽比的图片，对图像的清晰度或大小能轻松识别。基于 naive dynamic resolution 支持，能将任意分辨率的图像映射成动态数量的视觉 token，保证了模型输入和图像信息的一致性。
• 网络结构简化：与 Qwen2-VL 相比，Qwen2.5-VL 增强了模型对时间和空间尺度的感知能力，进一步简化了网络结构以提高模型效率。

如何运行 Qwen2.5-VL

1. 安装依赖

首先，确保安装了必要的依赖库：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate

        

          
        
        
        

          

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如果你不使用 Linux，可能无法安装 decord，可以使用 pip install qwen-vl-utils 来回退到使用 torchvision 进行视频处理。但你可以通过 安装 decord from source 来使用 decord。

2. 加载模型

加载模型并准备进行推理：

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info

# 加载模型
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

# 加载处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

# 准备消息
messages = [
    {
   
        "role": "user",
        "content": [
            {
   
                "type": "image",
                "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
            },
            {
   "type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

# 准备推理
text = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")

# 进行推理
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)

        

          
        
        
        

          

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资源

• 项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl
• GitHub 仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL
• 千问模型在线体验：https://chat.qwenlm.ai/

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