# LLaVA-OneVision

## Обзор

Модель LLaVA-OneVision была предложена в работе [LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer](https://huggingface.co/papers/2408.03326) авторами Bo Li, Yuanhan Zhang, Dong Guo, Renrui Zhang, Feng Li, Hao Zhang, Kaichen Zhang, Yanwei Li, Ziwei Liu, Chunyuan Li

LLaVA-OneVision — это модель «зрение-язык», способная генерировать текст на основе одного или нескольких изображений/видео. Модель состоит из визуального энкодера SigLIP и языковой основы Qwen2. Изображения обрабатываются с помощью техники anyres-9, при которой изображение разделяется на 9 патчей для более эффективной обработки изображений высокого разрешения и извлечения максимального количества деталей. Однако кадры видео пуллятся до общей длины последовательности 196 токенов на кадр для более экономного использования памяти. LLaVA-OneVision доступна в трёх размерах: 0.5B, 7B и 72B и демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарках.

Аннотация из статьи следующая:

*Мы представляем LLaVA-OneVision — семейство открытых больших мультимодальных моделей (LMM), разработанных на основе обобщения наших наработок в области данных, моделей и визуальных представлений, изложенных в серии блогов LLaVA-NeXT. Наши экспериментальные результаты показывают, что LLaVA-OneVision — первая одиночная модель, способная одновременно расширять границы производительности открытых LMM в трёх важных сценариях компьютерного зрения: с одним изображением, с несколькими изображениями и с видео. Важно, что архитектура LLaVAOneVision обеспечивает эффективный перенос обучения между различными модальностями/сценариями, что приводит к появлению новых возможностей. В частности, сильные способности к пониманию видео и переносу между сценариями демонстрируются при переносе задач с изображений на видео.*

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/llava-ov-architecture.png"
alt="drawing" width="600"/>

 Архитектура LLaVA-OneVision. Источник — оригинальная статья.

Советы:

- Мы рекомендуем пользователям использовать `padding_side="left"` при вычислении пакетной генерации, так как это приводит к более точным результатам. Просто убедитесь, что вы вызываете `processor.tokenizer.padding_side = "left"` перед генерацией.

- Llava-OneVision использует разное количество патчей для изображений, поэтому ему необходимо дополнять входные данные внутри кода моделирования, помимо дополнения, выполняемого при обработке входных данных. По умолчанию используется «левое дополнение», если модель находится в режиме `eval()`, в противном случае — «правое дополнение».

### Форматирование промптов с помощью шаблонов чата  

Каждый **чекпоинт** обучен с использованием конкретного формата промпта, который зависит от базовой архитектуры большой языковой модели. Для обеспечения корректного форматирования используйте метод `apply_chat_template` процессора.

**Важно:**

- Необходимо сформировать историю диалога — передача обычной строки не сработает.
- Каждое сообщение должно быть словарем с ключами `"role"` и `"content"`.
- `"content"` должен представлять собой список словарей для различных модальностей, таких как `"text"` и `"image"`.

Ниже приведен пример структуры входных данных. Мы будем использовать [llava-onevision-qwen2-7b-si-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-si-hf) и историю диалога, содержащую текст и изображение. Каждое поле content должно быть списком словарей, как показано ниже:

```python
from transformers import AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-si-hf")

conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": "What’s shown in this image?"},
        ],
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": [{"type": "text", "text": "This image shows a red stop sign."},]
    },
    {

        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Describe the image in more details."},
        ],
    },
]

text_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)

# Note that the template simply formats your prompt, you still have to tokenize it and obtain pixel values for your images
print(text_prompt)
'<|im_start|>user\n<image>What is shown in this image?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nPage showing the list of options.<|im_end|>'
```

🚀 **Бонус:** если вы используете `transformers>=4.49.0`, вы также можете получить векторизованный вывод из `apply_chat_template`. Подробнее о том, как это сделать, см. в разделе **Примеры использования** ниже.

Эта модель была добавлена пользователем [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay). Исходный код можно найти [здесь](https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT/tree/main).

## Пример использования

### Инференс для одного изображения

Вот как загрузить модель и выполнить инференс в половинной точности (`torch.float16`):

```python
import torch

from transformers import AutoProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")
model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf",
    device_map="auto"
)

# prepare image and text prompt, using the appropriate prompt template
url = "https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/1a91fc274d7c35a9b50b3cb29c4247ae5837ce39/images/llava_v1_5_radar.jpg?raw=true"
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": url},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)
inputs = inputs.to(model.device, torch.float16)

# autoregressively complete prompt
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
'user\n\nWhat is shown in this image?\nassistant\nThe image shows a radar chart, also known as a spider chart or a star chart, which is used to compare multiple quantitative variables. Each axis represents a different variable, and the chart is filled with'
```

### Инференс с несколькими изображениями

LLaVa-OneVision может выполнять инференс с несколькими изображениями на входе, где изображения принадлежат либо одному промпту, либо разным промптам (при батч-инференсе). Для этого необходимо использовать чекпоинты с суффиксом "ov". Для случаев с несколькими изображениями мы рекомендуем использовать **вложенный список изображений** в качестве входа. В противном случае каждое изображение будет преобразовано в патчи и потребует значительного объёма памяти. Вот как это можно сделать:

```python
import torch

from transformers import AutoProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

# Load the model in half-precision
model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")

# Prepare a batch of two prompts, where the first one is a multi-turn conversation and the second is not
conversation_1 = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "There is a red stop sign in the image."},
        ],
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What about this image? How many cats do you see?"},
        ],
    },
]

conversation_2 = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    [conversation_1, conversation_2],
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    padding=True,
    padding_side="left",
    return_tensors="pt",
).to(model.device, torch.float16)

# Generate
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
['user\n\nWhat is shown in this image?\nassistant\nThere is a red stop sign in the image.\nuser\n\nWhat about this image? How many cats do you see?\nassistant\ntwo', 'user\n\nWhat is shown in this image?\nassistant\nThe image shows a whimsical scene of a snowman sitting by a campfire. The snowman is anthropomorphized, wearing a hat and']
```

### Видеоинференс

LLaVa-OneVision также позволяет выполнять инференс с видео в качестве входных данных, где кадры видео обрабатываются как несколько изображений. Вот как это сделать:

```python
from huggingface_hub import hf_hub_download
import torch
from transformers import AutoProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

# Load the model in half-precision
model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")

video_path = hf_hub_download(repo_id="raushan-testing-hf/videos-test", filename="sample_demo_1.mp4", repo_type="dataset")
conversation = [
    {

        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "video", "path": video_path},
            {"type": "text", "text": "Why is this video funny?"},
            ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    num_frames=8
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device, torch.float16)

out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=60)
processor.batch_decode(out, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
["user\n\nWhy is this video funny?\nassistant\nThe video appears to be humorous because it shows a young child, who is wearing glasses and holding a book, seemingly reading with a serious and focused expression. The child's glasses are a bit oversized for their face, which adds a comical touch, as it's a common trope to see children wearing"]
```

## Оптимизация модели

### Квантование с использованием bitsandbytes

Модель можно загрузить в 8 или 4 бита, что значительно снижает требования к памяти при сохранении производительности исходной модели. Сначала убедитесь, что библиотека bitsandbytes установлена: `pip install bitsandbytes`, и что у вас есть доступ к поддерживаемой библиотекой GPU/ускорителю.

bitsandbytes переписывается для поддержки нескольких бэкендов помимо CUDA. На данный момент реализации для ROCm (GPU AMD) и Intel CPU являются зрелыми, поддержка Intel XPU находится в разработке, а поддержка Apple Silicon ожидается в IV квартале / I квартале. Инструкции по установке и последние обновления бэкендов доступны по [этой ссылке](https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main/en/installation#multi-backend).

Мы ценим ваши отзывы, которые помогают выявлять ошибки до полного выпуска! Подробнее и ссылки для обратной связи — в [этих документах](https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main/en/non_cuda_backends).

Просто замените фрагмент кода выше на:

```python
from transformers import BitsAndBytesConfig, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

# specify how to quantize the model
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
)

model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config, device_map="auto")
```

### Используйте Flash-Attention 2 для дальнейшего ускорения генерации

Сначала убедитесь, что пакет flash-attn установлен. Подробности об установке этого пакета см. в [оригинальном репозитории Flash Attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention). Просто замените приведённый выше фрагмент кода на:

```python
from transformers import LlavaOnevisionForConditionalGeneration

model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    use_flash_attention_2=True
).to(0, device_map="auto")
```

## LlavaOnevisionConfig[[transformers.LlavaOnevisionConfig]]

#### transformers.LlavaOnevisionConfig[[transformers.LlavaOnevisionConfig]]

```python
transformers.LlavaOnevisionConfig(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 = 151646, video_token_index: int = 151647, projector_hidden_act: str = 'gelu', vision_feature_select_strategy: typing.Literal['default', 'full'] = 'full', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, multimodal_projector_bias: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, image_grid_pinpoints: list | None = None, vision_aspect_ratio: str = 'anyres_max_9')
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/configuration_llava_onevision.py#L26)

**Параметры:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь для визуального бэкбона.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь текстового бэкбона.

image_token_index (`int`, *необязательный*, по умолчанию `151646`) : Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений.

video_token_index (`int`, *необязательный*, по умолчанию `151647`) : Индекс токена видео, используемый как плейсхолдер для входных видео.

projector_hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu`) : Функция активации, используемая мультимодальным проектором.

vision_feature_select_strategy (`Literal[default, full]`, *необязательный*, по умолчанию `full`) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуального признака из визуального базового блока.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `-1`) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

multimodal_projector_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Использовать ли смещение (bias) в мультимодальном проекторе.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

image_grid_pinpoints (`List`, *необязательный*) : Список возможных разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Каждый элемент списка должен быть кортежем или списком вида `(height, width)`.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

Это класс конфигурации для хранения настроек модели LlavaOnevisionModel. Он используется для создания модели Llava Onevision в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации модели [llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import LlavaOnevisionForConditionalGeneration, LlavaOnevisionConfig, SiglipVisionConfig, Qwen2Config

>>> # Initializing a CLIP-vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a Llama config
>>> text_config = Qwen2Config()

>>> # Initializing a Llava-Next llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf style configuration
>>> configuration = LlavaOnevisionConfig(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf style configuration
>>> model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration(configuration)

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

## LlavaOnevisionProcessor[[transformers.LlavaOnevisionProcessor]]

#### transformers.LlavaOnevisionProcessor[[transformers.LlavaOnevisionProcessor]]

```python
transformers.LlavaOnevisionProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, num_image_tokens = None, vision_feature_select_strategy = None, chat_template = None, image_token = '<image>', video_token = '<video>', vision_aspect_ratio = 'anyres_max_9', **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/processing_llava_onevision.py#L39)

**Параметры:**

image_processor (`LlavaOnevisionImageProcessor`) : процессор изображений является обязательным входным параметром.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Токенизатор является обязательным входным параметром.

video_processor (`LlavaOnevisionVideoProcessor`) : Процессор видео является обязательным входным параметром.

num_image_tokens (`int`, *optional*) : Количество токенов изображения для одного изображения, которое будет возвращено vision tower.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Должна совпадать с настройкой модели

chat_template (`str`) : Шаблон Jinja для преобразования списков сообщений в чате в строку, готовую к токенизации.

image_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"<image>"`) : Специальный токен, используемый для обозначения местоположения изображения.

video_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"<video>"`) : Специальный токен, используемый для обозначения местоположения видео.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

Создаёт LlavaOnevisionProcessor, который объединяет процессор изображений, токенизатор и процессор видео в единый процессор.

[LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) предоставляет все возможности [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor), `tokenizer_class` и [LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor). Подробнее см. в [~LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor), `~tokenizer_class` и [~LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor).

#### __call__[[transformers.LlavaOnevisionProcessor.__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, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Изображение для предварительной обработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если вы передаёте предтокенизированный вход, установите `is_split_into_words=True`, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *optional*) : Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Аудио или пакет аудио для подготовки. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио.

return_tensors (`str` или [TensorType](/docs/transformers/main/ru/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:  - `'pt'`: возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: возвращает объекты `np.ndarray` NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ru/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

## LlavaOnevisionImageProcessor[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessor]]

#### transformers.LlavaOnevisionImageProcessor[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessor]]

```python
transformers.LlavaOnevisionImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.llava_onevision.image_processing_llava_onevision.LlavaOnevisionImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/image_processing_llava_onevision.py#L54)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 384, 'width': 384}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `None`) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Среднее значение изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли дополнять изображение. Дополнение выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия дополнения зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `None`) : Нужно ли выполнять центрированный кроп изображения.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

image_grid_pinpoints (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*) : Список возможных разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Лучшее разрешение выбирается на основе исходного размера изображения. Может быть переопределено параметром `image_grid_pinpoints` в методе `preprocess`.

Создаёт процессор изображений LlavaOnevisionImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessor.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']], **kwargs: *<class 'transformers.models.llava_onevision.image_processing_llava_onevision.LlavaOnevisionImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/image_processing_llava_onevision.py#L74)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

image_grid_pinpoints (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*) : Список возможных разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Лучшее разрешение выбирается на основе исходного размера изображения. Может быть переопределено параметром `image_grid_pinpoints` в методе `preprocess`.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

## LlavaOnevisionImageProcessorPil[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessorPil]]

#### transformers.LlavaOnevisionImageProcessorPil[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessorPil]]

```python
transformers.LlavaOnevisionImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.llava_onevision.image_processing_pil_llava_onevision.LlavaOnevisionImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/image_processing_pil_llava_onevision.py#L51)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 384, 'width': 384}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `None`) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Среднее значение изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли дополнять изображение. Дополнение выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия дополнения зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `None`) : Нужно ли выполнять центрированный кроп изображения.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

image_grid_pinpoints (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*) : Список возможных разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Лучшее разрешение выбирается на основе исходного размера изображения. Может быть переопределено параметром `image_grid_pinpoints` в методе `preprocess`.

Создаёт процессор изображений LlavaOnevisionImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.LlavaOnevisionImageProcessorPil.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']], **kwargs: *<class 'transformers.models.llava_onevision.image_processing_pil_llava_onevision.LlavaOnevisionImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/image_processing_pil_llava_onevision.py#L71)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

image_grid_pinpoints (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*) : Список возможных разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Лучшее разрешение выбирается на основе исходного размера изображения. Может быть переопределено параметром `image_grid_pinpoints` в методе `preprocess`.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

## LlavaOnevisionVideoProcessor[[transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor]]

#### transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor[[transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor]]

```python
transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.VideosKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/video_processing_llava_onevision.py#L22)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 384, 'width': 384}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Среднее значение изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `None`) : Нужно ли выполнять центрированный кроп изображения.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `None`) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

do_sample_frames (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Нужно ли выбирать кадры из видео перед обработкой или обрабатывать всё видео целиком.

video_metadata (`Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None]`, *kwargs*) : Метаданные видео, содержащие информацию о общей длительности, fps и общем количестве кадров. Будут использоваться для выборки кадров из видео или вычисления временных меток. Не передавайте метаданные, если вы не пытаетесь декодировать видео вручную перед обработкой

fps (`Annotated[int | float | None, None]`, *kwargs*) : Целевое количество кадров для выборки в секунду при `do_sample_frames=True`.

num_frames (`Annotated[int | None, None]`, *kwargs*) : Максимальное количество кадров для выборки при `do_sample_frames=True`.

return_metadata (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Нужно ли возвращать метаданные видео. Метаданные видео — это объект, содержащий информацию о длительности видео, частоте кадров, бэкенде декодирования и т. д.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:  - `'pt'`: возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: возвращает объекты `np.ndarray` NumPy.

- ****kwargs** ([VideosKwargs](/docs/transformers/main/ru/main_classes/processors#transformers.VideosKwargs), *optional*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

Создает видеопроцессор LlavaOnevisionVideoProcessor.

## LlavaOnevisionModel[[transformers.LlavaOnevisionModel]]

#### transformers.LlavaOnevisionModel[[transformers.LlavaOnevisionModel]]

```python
transformers.LlavaOnevisionModel(config: LlavaOnevisionConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L266)

**Параметры:**

config ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) : класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Llava-Next, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели без заголовка языкового моделирования.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.LlavaOnevisionModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_sizes: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_sizes_videos: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, vision_aspect_ratio: str | None = None, batch_num_images: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L463)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor) для обработки изображений).

image_sizes (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, 2)`, *необязательный*) : Размеры изображений в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого изображения.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входному видео. Значения пикселей для видео можно получить с помощью [LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor) для обработки видео).

image_sizes_videos (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, frames, 2)`, *необязательный*) : Размеры видео в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого кадра видео.

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

batch_num_images (`torch.LongTensor`, *необязательный*) : Количество изображений в каждом образце.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `LlavaOnevisionModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `LlavaOnevisionModelOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

Метод forward модели [LlavaOnevisionModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.
- **video_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size * num_frames, num_videos, sequence_length, hidden_size)`. video_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

#### get_image_features[[transformers.LlavaOnevisionModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_sizes: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, vision_aspect_ratio: str | None = None, batch_num_images: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L346)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor) для обработки изображений).

image_sizes (`torch.Tensor` формы `(num_images, 2)`) : Фактический размер каждого изображения (H, W).

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

batch_num_images (`torch.LongTensor`, *необязательный*) : Количество изображений в каждом образце.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

Получает последние скрытые состояния изображений из визуальной башни и применяет мультимодальную проекцию.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

#### get_placeholder_mask[[transformers.LlavaOnevisionModel.get_placeholder_mask]]

```python
get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L422)

Получает маску мультимодальных плейсхолдеров из `input_ids` или `inputs_embeds` и проверяет, что количество плейсхолдер-токенов равно длине мультимодальных признаков. Если длины различаются, возникает ошибка.

#### get_video_features[[transformers.LlavaOnevisionModel.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L557)

**Параметры:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor]` с формой `(batch_size, num_frames, channels, height, width)`) : тензоры, соответствующие входному видео.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]], *optional*, defaults to -2`) : Индекс слоя, из которого выбираются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены (конкатенированы) для формирования визуальных признаков.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

Получает последние скрытые состояния видео из визуальной башни, применяет мультимодальную проекцию и пулинг.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

#### pack_image_features[[transformers.LlavaOnevisionModel.pack_image_features]]

```python
pack_image_features(image_features, image_sizes, image_newline = None, vision_aspect_ratio = 'anyres_max_9')
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L281)

**Параметры:**

image_features (`list[torch.Tensor]` длины num_images, каждый элемент имеет форму `(num_patches, image_length, embed_dim)`) : Список тензоров признаков изображений, каждый из которых содержит все визуальные признаки всех патчей.

image_sizes (`torch.Tensor` формы `(num_images, 2)`) : Фактический размер каждого изображения (H, W).

image_newline (`torch.Tensor` формы `(embed_dim)`) : Вектор эмбеддинга новой строки.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, "anyres_max_9") : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

**Возвращаемое значение:**

image_features (`torch.Tensor` формы `(all_feat_len, embed_dim)`) feature_lens (`list[int]`) длина токенов каждого изображения в image_features

Измените размер, удалите заполнители, а затем упакуйте каждый image_feature в единый тензор image_features, содержащий все визуальные векторы.

## LlavaOnevisionForConditionalGeneration[[transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration]]

#### transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration[[transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration]]

```python
transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration(config: LlavaOnevisionConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L629)

**Параметры:**

config ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) : класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель LLAVA-NeXT, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_sizes: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_sizes_videos: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, vision_aspect_ratio: str | None = None, batch_num_images: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L681)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor) для обработки изображений).

image_sizes (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, 2)`, *необязательный*) : Размеры изображений в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого изображения.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входному видео. Значения пикселей для видео можно получить с помощью [LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionVideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionVideoProcessor) для обработки видео).

image_sizes_videos (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, frames, 2)`, *необязательный*) : Размеры видео в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого кадра видео.

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

batch_num_images (`torch.LongTensor`, *необязательный*) : Количество изображений в каждом образце.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `LlavaOnevisionCausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `LlavaOnevisionCausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_hidden_states=True` или если `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, сгенерированные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.
- **video_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size * num_frames, num_videos, sequence_length, hidden_size)`. video_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from transformers import LlavaOnevisionProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

>>> model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf", dtype="float16", device_map="cuda:0")
>>> processor = LlavaOnevisionProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")

>>> conversation = [
...     {
...       "role": "user",
...       "content": [
...           {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
...           {"type": "image"},
...         ],
...     },
... ]
>>> prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors='pt').to(0, torch.float16)

>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20, do_sample=False)
>>> processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)[0]
"user\n\nWhat is shown in this image?\nassistant\ncat"
```

#### get_image_features[[transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_sizes: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, vision_aspect_ratio: str | None = None, batch_num_images: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L650)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor). Подробности см. в [LlavaOnevisionImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) использует [LlavaOnevisionImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionImageProcessor) для обработки изображений).

image_sizes (`torch.Tensor` формы `(num_images, 2)`) : Фактический размер каждого изображения (H, W).

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`.

vision_aspect_ratio (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"anyres_max_9"`) : Соотношение сторон, используемое при обработке признаков изображения. Значение по умолчанию — "anyres_max_9".

batch_num_images (`torch.LongTensor`, *необязательный*) : Количество изображений в каждом образце.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

>>> model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")

>>> 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]
```

#### get_video_features[[transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llava_onevision/modeling_llava_onevision.py#L785)

**Параметры:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor]` с формой `(batch_size, num_frames, channels, height, width)`) : тензоры, соответствующие входному видео.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков.

vision_feature_select_strategy (`str`, *необязательный*) : Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального базового блока. Может принимать значение `"default"` или `"full"`

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, LlavaOnevisionForConditionalGeneration

>>> model = LlavaOnevisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf")

>>> 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]
```