# GOT-OCR2 ## 개요 GOT-OCR2 모델은 Haoran Wei, Chenglong Liu, Jinyue Chen, Jia Wang, Lingyu Kong, Yanming Xu, Zheng Ge, Liang Zhao, Jianjian Sun, Yuang Peng, Chunrui Han, Xiangyu Zhang이 [General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model](https://huggingface.co/papers/2409.01704)에서 제안했습니다. 해당 논문의 초록은 다음과 같습니다: *전통적인 OCR 시스템(OCR-1.0)은 인공 광학 문자의 지능형 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 사람들의 요구를 충족하지 못하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다. 본 논문에서는 모든 인공 광학 신호(예: 일반 텍스트, 수학/분자 공식, 표, 차트, 악보, 심지어 기하학적 도형)를 "문자"로 통칭하며, OCR-2.0의 도래를 촉진하기 위해 일반 OCR 이론(GOT)과 함께 뛰어난 모델인 GOT를 제안합니다. 580M 파라미터를 가진 GOT는 고압축 인코더와 장문맥 디코더로 구성된 통합적이고 우아하며 끝에서 끝까지(end-to-end) 작동하는 모델입니다. OCR-2.0 모델로서 GOT는 다양한 OCR 작업에서 위의 모든 "문자"를 처리할 수 있습니다. 입력 측면에서 모델은 슬라이스 및 전체 페이지 스타일의 일반적인 장면 및 문서 스타일 이미지를 지원합니다. 출력 측면에서 GOT는 간단한 프롬프트를 통해 일반 또는 포맷된 결과(markdown/tikz/smiles/kern)를 생성할 수 있습니다. 또한 모델은 좌표 또는 색상으로 유도되는 영역 수준 인식과 같은 대화형 OCR 기능을 갖추고 있습니다. 나아가 GOT에 동적 해상도 및 다중 페이지 OCR 기술을 적용하여 실용성을 높였습니다. 실험에서는 우리 모델의 우수성을 입증하기 위한 충분한 결과를 제공합니다.* drawing GOT-OCR2 학습 단계. 원 논문에서 가져왔습니다. 팁: GOT-OCR2는 일반 문서 OCR, 장면 텍스트 OCR, 서식이 있는 문서 OCR을 포함하여 다양한 작업에서 작동하며, 표, 차트, 수식, 기하학적 도형, 분자식, 악보에 대한 OCR도 수행할 수 있습니다. 이 모델 구현은 일반 텍스트만 출력하지만, `pdftex`, `mathpix`, `matplotlib`, `tikz`, `verovio` 또는 `pyecharts`와 같은 패키지를 사용하여 출력을 추가로 처리하여 원하는 형식으로 렌더링할 수 있습니다. 이 모델은 인터랙티브 OCR에도 사용할 수 있으며, 이 경우 사용자는 영역의 바운딩 박스 좌표 또는 색상을 제공하여 인식할 영역을 지정할 수 있습니다. 이 모델은 [yonigozlan](https://huggingface.co/yonigozlan)이(가) 기여했습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0)에서 찾을 수 있습니다. > [!TIP] > `use_kernels=True`를 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained)에 설정하여 Hub의 최적화 커널로 지원되는 레이어를 대체합니다. 자세한 내용은 [커널 로딩](../kernel_doc/loading_kernels)을 참고하세요. ## 사용 예시 ### 일반 텍스트 추론 ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg" inputs = processor(image, return_tensors="pt", device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) "R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM\nName/Phone Ext. : (...)" ``` ### Plain text inference batched ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image1 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/multi_box.png" image2 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg" inputs = processor([image1, image2], return_tensors="pt", device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4, ) processor.batch_decode(generate_ids[:, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True) ["Reducing the number", "R&D QUALITY"] ``` ### 형식화된 텍스트 추론 GOT-OCR2는 markdown이나 LaTeX와 같이 포맷된 텍스트도 생성할 수 있습니다. 포맷된 텍스트를 생성하는 예시는 다음과 같습니다: ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/latex.png" inputs = processor(image, return_tensors="pt", format=True, device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) "\\author{\nHanwen Jiang* \\(\\quad\\) Arjun Karpur \\({ }^{\\dagger} \\quad\\) Bingyi Cao \\({ }^{\\dagger} \\quad\\) (...)" ``` ### 여러 페이지에서 추론 Although it might be reasonable in most cases to use a “for loop” for multi-page processing, some text data with formatting across several pages make it necessary to process all pages at once. GOT introduces a multi-page OCR (without “for loop”) feature, where multiple pages can be processed by the model at once, with the output being one continuous text. Here is an example of how to process multiple pages at once: ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image1 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/page1.png" image2 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/page2.png" inputs = processor([image1, image2], return_tensors="pt", multi_page=True, format=True, device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) "\\title{\nGeneral OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model\n}\n\\author{\nHaoran Wei (...)" ``` ### … GOT는 1024×1024 입력 해상도를 지원하며, 이는 장면 OCR이나 A4 크기 PDF 페이지 처리와 같은 대부분의 OCR 작업에 충분합니다. 그러나 학술 논문에서 흔히 볼 수 있는 가로로 이어 붙인 2페이지 PDF나 비정상적인 종횡비를 가진 이미지와 같은 특정 시나리오는 단일 이미지로 처리할 때 정확도 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 GOT는 이미지를 동적으로 패치로 자르고, 이를 한 번에 처리한 후, 이러한 입력에 대해 더 나은 정확도를 위해 결과를 병합합니다. 자른 패치를 처리하는 방법의 예시는 다음과 같습니다: ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/one_column.png" inputs = processor(image, return_tensors="pt", format=True, crop_to_patches=True, max_patches=3, device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) "on developing architectural improvements to make learnable matching methods generalize.\nMotivated by the above observations, (...)" ``` ### 특정 리전에서의 추론 GOT는 사용자가 바운딩 박스의 좌표 또는 색상을 제공하여 인식할 영역을 지정할 수 있는 인터랙티브 OCR을 지원합니다. 특정 영역을 처리하는 방법은 다음과 같습니다: ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/multi_box.png" inputs = processor(image, return_tensors="pt", color="green", device=device).to(model.device) # or box=[x1, y1, x2, y2] for coordinates (image pixels) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) "You should keep in mind what features from the module should be used, especially \nwhen you’re planning to sell a template." ``` ### 일반 OCR 데이터 추론 예시: 악보 이 모델 구현은 일반 텍스트만 출력하지만, `pdftex`, `mathpix`, `matplotlib`, `tikz`, `verovio` 또는 `pyecharts`와 같은 패키지로 출력을 추가 처리하여 원하는 형식으로 렌더링할 수 있습니다. 악보를 처리하는 예시는 다음과 같습니다: ```python import verovio from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf", use_fast=True) image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/sheet_music.png" inputs = processor(image, return_tensors="pt", format=True, device=device).to(model.device) generate_ids = model.generate( **inputs, do_sample=False, tokenizer=processor.tokenizer, stop_strings="<|im_end|>", max_new_tokens=4096, ) outputs = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) tk = verovio.toolkit() tk.loadData(outputs) tk.setOptions( { "pageWidth": 2100, "pageHeight": 800, "footer": "none", "barLineWidth": 0.5, "beamMaxSlope": 15, "staffLineWidth": 0.2, "spacingStaff": 6, } ) tk.getPageCount() svg = tk.renderToSVG() svg = svg.replace('overflow="inherit"', 'overflow="visible"') with open("output.svg", "w") as f: f.write(svg) ``` drawing ## GotOcr2Config[[transformers.GotOcr2Config]] #### transformers.GotOcr2Config[[transformers.GotOcr2Config]] ```python transformers.GotOcr2Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 151859, image_seq_length: int = 576, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/configuration_got_ocr2.py#L71) **매개변수:** vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전 정의된 config 딕셔너리입니다. text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. image_token_index (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151859`) : 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다. image_seq_length (`int`, *선택 사항*, 기본값 `576`) : 이미지 임베딩 하나의 시퀀스 길이. tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. 이것은 GotOcr2Model의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Got Ocr2 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [facebook/sam-vit-huge](https://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. 예: ```python >>> from transformers import GotOcr2ForConditionalGeneration, GotOcr2Config >>> # Initializing a GotOcr2 style configuration >>> configuration = GotOcr2Config() >>> # Initializing a model from the Qwen2-VL-7B style configuration >>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## GotOcr2VisionConfig[[transformers.GotOcr2VisionConfig]] #### transformers.GotOcr2VisionConfig[[transformers.GotOcr2VisionConfig]] ```python transformers.GotOcr2VisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int = 3072) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/configuration_got_ocr2.py#L31) **매개변수:** hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `768`) : 숨겨진 표현의 차원. output_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 256) : Patch Encoder의 출력 채널 차원입니다. num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다. num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용되는 attention head의 수입니다. num_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3`) : 입력 채널의 수입니다. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 각 이미지의 크기(해상도). patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *선택*, 기본값 `16`) : 각 패치의 크기(해상도). hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다. layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-06`) : 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-10`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. qkv_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 쿼리, 키, 값에 bias를 추가할지 여부. use_abs_pos (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 절대 위치 임베딩을 사용할지 여부. use_rel_pos (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 상대 위치 임베딩을 사용할지 여부. window_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 14) : 상대 위치를 위한 윈도우 크기. global_attn_indexes (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[2, 5, 8, 11]`) : 전역 어텐션 레이어의 인덱스입니다. mlp_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 3072) : Transformer 인코더의 MLP 레이어 차원입니다. 이것은 GotOcr2Model의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Got Ocr2 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [facebook/sam-vit-huge](https://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. ## GotOcr2ImageProcessor[[transformers.GotOcr2ImageProcessor]] #### transformers.GotOcr2ImageProcessor[[transformers.GotOcr2ImageProcessor]] ```python transformers.GotOcr2ImageProcessor(**kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/image_processing_got_ocr2.py#L125) **매개변수:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 384, 'width': 384}`): 모델에 대한 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `3`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. crop_to_patches (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.crop_to_patches`) : 이미지를 패치로 자를지 여부입니다. `preprocess` 메서드의 `crop_to_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. min_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.min_patches`) : 이미지에서 추출할 패치의 최소 개수입니다. `crop_to_patches`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. `preprocess` 메서드의 `min_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. max_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.max_patches`) : 이미지에서 추출할 패치의 최대 개수입니다. `crop_to_patches`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. `preprocess` 메서드의 `max_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. GotOcr2ImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다. #### preprocess[[transformers.GotOcr2ImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *선택*) : 추가 이미지 형식 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않을 때만 사용하세요. 예를 들어, `preprocess(images, masks=masks)`가 권장되는 방식이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`를 사용할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택*) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택*) : `do_rescale`가 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 평균값. `do_normalize`이 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. **반환값:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리('pixel_values' 등). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *선택 사항*) -- 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type을 지정할 수 있습니다. 이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다. ## GotOcr2ImageProcessorPil[[transformers.GotOcr2ImageProcessorPil]] #### transformers.GotOcr2ImageProcessorPil[[transformers.GotOcr2ImageProcessorPil]] ```python transformers.GotOcr2ImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/image_processing_pil_got_ocr2.py#L135) **매개변수:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 384, 'width': 384}`): 모델에 대한 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `3`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. crop_to_patches (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.crop_to_patches`) : 이미지를 패치로 자를지 여부입니다. `preprocess` 메서드의 `crop_to_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. min_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.min_patches`) : 이미지에서 추출할 패치의 최소 개수입니다. `crop_to_patches`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. `preprocess` 메서드의 `min_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. max_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.max_patches`) : 이미지에서 추출할 패치의 최대 개수입니다. `crop_to_patches`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. `preprocess` 메서드의 `max_patches` 매개변수로 재정의할 수 있습니다. GotOcr2ImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다. #### preprocess[[transformers.GotOcr2ImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *선택*) : 추가 이미지 형식 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않을 때만 사용하세요. 예를 들어, `preprocess(images, masks=masks)`가 권장되는 방식이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`를 사용할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택*) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택*) : `do_rescale`가 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 평균값. `do_normalize`이 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. **반환값:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리('pixel_values' 등). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *선택 사항*) -- 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type을 지정할 수 있습니다. 이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다. ## GotOcr2Processor[[transformers.GotOcr2Processor]] #### transformers.GotOcr2Processor[[transformers.GotOcr2Processor]] ```python transformers.GotOcr2Processor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, **kwargs) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/processing_got_ocr2.py#L109) **매개변수:** image_processor (`GotOcr2ImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다. tokenizer (`TokenizersBackend`) : 토크나이저는 필수 입력입니다. chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다. 이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 래핑하는 GotOcr2Processor를 생성합니다. [GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor)는 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)와 [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)와 [~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)를 참고하세요. #### __call__[[transformers.GotOcr2Processor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/processing_got_ocr2.py#L146) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *선택*) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *선택*) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요. format (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `False`) : OCR 모델에서 포맷된 출력을 요청할지 여부입니다. 활성화하면 모델은 원시 OCR 결과 대신 구조화되고 포맷된 텍스트 출력을 반환하도록 지시됩니다. crop_to_patches (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 처리 전에 이미지를 패치로 자를지 여부입니다. 활성화하면 큰 이미지가 더 효율적인 OCR 처리를 위해 더 작은 패치로 나뉩니다. min_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `1`) : 이미지를 자를 때 생성할 패치의 최소 개수입니다. 이를 통해 작은 이미지라도 최소한 이 개수 이상의 패치로 처리되도록 보장합니다. max_patches (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `12`) : 이미지를 자를 때 생성할 패치의 최대 수입니다. 큰 이미지는 계산 복잡도를 제어하기 위해 이 패치 수 이하로 나뉩니다. box (`list`, *kwargs*, `tuple[float, float]`, 또는 `tuple[float, float, float, float]`, *optional*) : OCR 관심 영역의 바운딩 박스 좌표입니다. 단일 박스 `[x1, y1, x2, y2]` 또는 박스 목록으로 지정할 수 있습니다. 좌표는 이미지 차원을 기준으로 [0, 1000] 범위로 정규화됩니다. 제공되지 않으면 전체 이미지에 대해 OCR이 수행됩니다. color (`str`, *kwargs*, *선택 사항*) : OCR용 색상 필터 사양입니다. 지정되면 OCR 쿼리에 색상 정보가 접두사로 추가되어 특정 색상의 텍스트(예: "red", "blue")에 초점을 맞춥니다. num_image_tokens (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 이미지당 사용할 이미지 토큰(패치) 수입니다. 모델에 전달되는 이미지 표현의 해상도를 제어합니다. 값이 높을수록 더 많은 세부 정보를 제공하지만 계산 비용이 증가합니다. multi_page (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 입력이 여러 페이지로 구성된 문서인지 여부입니다. 활성화하면 이미지는 각 내부 리스트가 한 페이지를 나타내는 중첩 리스트로 제공될 수 있으며, 페이지 경계를 적절히 처리하여 모든 페이지에 걸쳐 OCR이 수행됩니다. return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/main/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요. **반환값:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature) 다음 필드를 가진 [BatchFeature](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature): - **input_ids** -- 모델에 입력할 토큰 ID 목록. `text`가 `None`이 아닌 경우 반환됩니다. - **attention_mask** -- 모델이 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지 지정하는 인덱스 목록 (`return_attention_mask=True`이거나, `self.model_input_names`에 *"attention_mask"*가 포함되어 있고 `text`가 `None`이 아닌 경우). - **pixel_values** -- 모델에 입력할 픽셀 값. `images`가 `None`이 아닌 경우 반환됩니다. ## GotOcr2Model[[transformers.GotOcr2Model]] #### transformers.GotOcr2Model[[transformers.GotOcr2Model]] ```python transformers.GotOcr2Model(config: GotOcr2Config) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L533) **매개변수:** config ([GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 언어 모델링 헤드가 없는 비전 백본과 언어 모델로 구성된 GotOcr2 모델입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.GotOcr2Model.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L581) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다). attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다. **반환값:** `GotOcr2ModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `GotOcr2ModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [GotOcr2Model](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Model)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states로, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다. #### get_image_features[[transformers.GotOcr2Model.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L542) **매개변수:** pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다). **반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). 비전 타워에서 이미지 마지막 hidden states를 가져와서 멀티모달 프로젝션을 적용합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. #### get_placeholder_mask[[transformers.GotOcr2Model.get_placeholder_mask]] ```python get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L557) `input_ids` 또는 `inputs_embeds`에서 멀티모달 플레이스홀더 마스크를 가져오고, 플레이스홀더 토큰 수가 멀티모달 특징의 길이와 같은지 확인합니다. 길이가 다르면 오류가 발생합니다. ## GotOcr2ForConditionalGeneration[[transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration]] #### transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration[[transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration]] ```python transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration(config: GotOcr2Config) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L641) **매개변수:** config ([GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 비전 백본과 언어 모델로 구성된 GOT_OCR2 모델 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L660) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다). attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다. mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다. **반환값:** `GotOcr2CausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `GotOcr2CausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용). - **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수). - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 1개)로, 모양은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states로, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다. 예: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, GotOcr2ForConditionalGeneration, TextStreamer >>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf").to("cuda") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/GOT-OCR-2.0-hf") >>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/multi_box.png" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> inputs = processor(image, return_tensors="pt", color="green").to("cuda") >>> # Generate >>> streamer = TextStreamer(processor.tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) >>> generate_ids = model.generate( ... **inputs, ... do_sample=False, ... tokenizer = processor.tokenizer, ... stop_strings='<|im_end|>', ... streamer=streamer, ... max_new_tokens=4096, ... ) "You should keep in mind what features from the module should be used, especially when you're planning to sell a template." ``` #### get_image_features[[transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/got_ocr2/modeling_got_ocr2.py#L654) **매개변수:** pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다). **반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([GotOcr2Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. 예: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, GotOcr2ForConditionalGeneration >>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/sam-vit-huge") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/sam-vit-huge") >>> messages = [ ... { ... "role": "user", "content": [ ... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, ... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"}, ... ] ... }, ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, ... tokenize=True, ... return_dict=True, ... return_tensors="pt", ... add_generation_prompt=True ... ) >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0] ```