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Glmga

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该模型于 2026-05-26 贡献至 Hugging Face Transformers。

Glmga

概述

Glmga 模型的论文和作者信息目前尚未提供。

该论文的摘要如下：

<INSERT PAPER ABSTRACT HERE>

提示：

<INSERT TIPS ABOUT MODEL HERE>

模型贡献详情和原始代码仓库目前尚不可用。

使用示例

<INSERT SOME NICE EXAMPLES HERE>

Glmga 复用了 GLM-4.6V 的建模和处理器；只有其配置以及图像/视频处理器是模型特定的。请使用 Auto* 类（例如 AutoModelForImageTextToText、AutoProcessor）进行加载，这些类会解析为 GLM-4.6V 的实现。

GlmgaConfig

class transformers.GlmgaConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151361video_end_token_id: int = 151362tie_word_embeddings: bool = False )

参数

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 文本骨干网络的配置对象或字典。
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。
  • image_token_id (int，可选，默认为 151343) — 用作输入图像占位符的图像 token 索引。
  • video_token_id (int，可选，默认为 151344) — 用作输入视频占位符的视频 token 索引。
  • image_start_token_id (int，可选，默认为 151339) — 用于编码图像起始位置的图像起始标记索引。
  • image_end_token_id (int，可选，默认为 151340) — 用于编码图像结束位置的图像结束标记索引。
  • video_start_token_id (int，可选，默认为 151361) — 用于编码视频起始位置的起始 token 索引。
  • video_end_token_id (int，可选，默认为 151362) — 用于编码视频结束位置的 token 索引。
  • tie_word_embeddings (bool，可选，默认为 False) — 是否根据模型的 tied_weights_keys 映射来绑定权重嵌入。

这是用于存储 Glm46VModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Glmga 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking 类似的配置。

配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。

>>> from transformers import AutoModelForImageTextToText, GlmgaConfig

>>> # Initializing a Glmga style configuration
>>> configuration = GlmgaConfig()

>>> # Initializing a model (reusing the GLM-4.6V implementation) from that configuration
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GlmgaImageProcessor

class transformers.GlmgaImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

参数

  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否将图像转换为 RGB。
  • do_resize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否调整图像大小。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000})： 描述输入到模型的最大尺寸。
  • default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 3) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时才会生效。
  • do_rescale (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行重新缩放。
  • rescale_factor (float，kwargs，可选，默认为 0.00392156862745098) — 当 do_rescale 设置为 True 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。
  • do_normalize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行归一化。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选，默认为 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
  • do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
    • "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
    • "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
    • "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
  • Returns 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —

构建一个 GlmgaImageProcessor 图像处理器。

disable_grouping (bool, kwargs, 可选)： 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)： 输入中每张图像所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

参数

  • height (int) — 输入图像的高度。
  • width (int) — 输入图像的宽度。
  • images_kwargs (dict, 可选) — 用于覆盖图像处理器默认值的任意关键字参数。

返回值

int

每张图像中的图像块数量。

一个实用工具，用于返回给定图像尺寸对应的图像块数量。

patchify

< >

( images: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

将每张图片转换为形状为 (seq_len, patch_dim) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。

预处理

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

参数

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置 do_rescale=False。
  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。
  • do_resize (bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。
  • default_to_square (bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时生效。
  • do_rescale (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。
  • rescale_factor (float, kwargs, 可选) — 如果 do_rescale 设置为 True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。
  • do_normalize (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
  • do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
    • "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
    • "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
    • "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
  • patch_size (int，kwargs，可选，默认为 14) — 视觉编码器的空间块大小。
  • temporal_patch_size (int, kwargs, 可选，默认为 2) — 视觉编码器的时间补丁大小。
  • merge_size (int，kwargs，可选，默认为 2) — 视觉编码器到 LLM 编码器的合并大小。
  • patch_expand_factor (int，kwargs，可选，默认值为 1) — 视觉编码器到 llm 编码器的 patch_expand_factor。

返回值

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。

调整大小

< >

( images: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

根据输入图像的宽高比动态调整大小。

GlmgaVideoProcessor

class transformers.GlmgaVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.video_processing_glmga.GlmgaVideoProcessorInitKwargs'> )

参数

  • **kwargs (GlmgaVideoProcessorInitKwargs, 可选) — 每种模态（文本、图像、视频、音频）的额外处理选项。模型特定参数已在上方列出；有关支持参数的完整列表，请参阅 TypedDict 类。

构建一个 GlmgaVideoProcessor 视频处理器。

get_num_of_video_patches

< >

( num_frames: intheight: intwidth: intvideos_kwargs = None ) → int

参数

  • num_frames (int) — 输入视频的帧数。
  • height (int) — 输入视频的高度。
  • width (int) — 输入视频的宽度。
  • videos_kwargs (dict，可选) — 用于覆盖视频处理器默认值的任意关键字参数。

返回值

int

每个视频的视频块数量。

一个实用工具，用于返回给定视频尺寸对应的视频块数量。

patchify

< >

( videos: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

将每个视频转换为形状为 (seq_len, patch_dim) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。

调整大小

< >

( videos: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

根据输入视频的宽高比动态调整大小。

sample_frames

< >

( metadata: VideoMetadatafps: int | float | None = None**kwargs ) → np.ndarray

参数

  • metadata (VideoMetadata) — 视频的元数据，包含总时长、帧率（fps）和总帧数等信息。
  • fps (int 或 float，可选) — 每秒采样的目标帧数。默认为 self.fps。

返回值

np.ndarray

用于采样视频帧的索引。

GlmgaImageProcessorPil

class transformers.GlmgaImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

参数

  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否将图像转换为 RGB。
  • do_resize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否调整图像大小。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000})： 描述输入到模型的最大尺寸。
  • default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 3) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时才会生效。
  • do_rescale (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行重新缩放。
  • rescale_factor (float，kwargs，可选，默认为 0.00392156862745098) — 当 do_rescale 设置为 True 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。
  • do_normalize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行归一化。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选，默认为 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
  • do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
    • "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
    • "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
    • "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
  • Returns 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —

构建一个 GlmgaImageProcessor 图像处理器。

disable_grouping (bool, kwargs, 可选)： 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)： 输入中每张图像所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

参数

  • height (int) — 输入图像的高度。
  • width (int) — 输入图像的宽度。
  • images_kwargs (dict, 可选) — 用于覆盖图像处理器默认值的任意关键字参数。

返回值

int

每张图像中的图像块数量。

一个实用工具，用于返回给定图像尺寸对应的图像块数量。

patchify

< >

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

将每张图片转换为形状为 (seq_len, patch_dim) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。

预处理

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( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_pil_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

参数

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置 do_rescale=False。
  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。
  • do_resize (bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。
  • default_to_square (bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时生效。
  • do_rescale (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。
  • rescale_factor (float, kwargs, 可选) — 如果 do_rescale 设置为 True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。
  • do_normalize (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
  • do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
  • do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
    • "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
    • "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
    • "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
  • disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
  • patch_size (int，kwargs，可选，默认为 14) — 视觉编码器的空间块大小。
  • temporal_patch_size (int, kwargs, 可选，默认为 2) — 视觉编码器的时间补丁大小。
  • merge_size (int，kwargs，可选，默认为 2) — 视觉编码器到 LLM 编码器的合并大小。
  • patch_expand_factor (int，kwargs，可选，默认值为 1) — 视觉编码器到 llm 编码器的 patch_expand_factor。

返回值

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。

调整大小

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( image: ndarraysize: SizeDictresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

根据输入图像的宽高比动态调整大小。

Update on GitHub

←glm4v_moe GlmOcr→