@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过以下几个更改解锁它：

1. 将 gr.Radio 组件更改为 gr.Text 组件。
2. 在此处输入 f"[image]{user_image_path}{text_input}"。
3. 托管它。
4. 启用采样，然后享受它！

你能具体说说如何在demo/test脚本中将边界框，即锚定令牌放入文本提示中吗？迫不及待地想看到对象描述功能。谢谢！

@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过以下几个步骤解锁它：

1. 将 gr.Radio 组件更改为 gr.Text 组件。
2. 在此处输入 f"[image]{user_image_path}{text_input}"。
3. 托管它。
4. 启用采样，然后享受它！
   嗨，我想了解一下第1步中 gr.Text() 的参数是什么？请麻烦您分享一下好吗？

@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过以下几个更改解锁它：

1. 将 gr.Radio 组件更改为 gr.Text 组件。
2. 在此处输入 f"[image]{user_image_path}{text_input}"。
3. 托管它。
4. 启用采样，然后享受它！
   嗨，@pengzhiliang,你能描述一下如何修改 "Grounded question answering" 的代码吗？

@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过几个更改解锁它：

1. change the [gr.Radio](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L490) component into gr.Text component.

2. inputs = f"[image]{user_image_path}{text_input}" in [here](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L348).

3. host it.

4. enable the sampling, and then enjoy it!

我已经在我自己的民间实现了这个功能 https://github.com/sheldonchiu/unilm
您能否具体谈谈如何在演示/测试脚本中将边界框(即，锚定令牌)放入文本提示中？迫不及待地想看到对象描述功能。谢谢！
我制作了一个小工具来轻松测试这个功能( https://sheldonchiu.github.io/kosmos2-prompt-tool/ )
以下是一些快速演示：

1. 使用我的工具创建一个边界框

1. 将输出嵌入到您的提示中

示例2:

响应的准确性深刻地受到问题措辞的影响。通过精心制作的提示，结果可能会令人惊叹。感谢您发布这个伟大的模型！

@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过几个更改解锁它：

1. change the [gr.Radio](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L490) component into gr.Text component.

2. inputs = f"[image]{user_image_path}{text_input}" in [here](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L348).

3. host it.

4. enable the sampling, and then enjoy it!

我已经在我自己的民间实现了这个功能 https://github.com/sheldonchiu/unilm
您能否具体谈谈如何在演示/测试脚本中将边界框(即，锚定令牌)放入文本提示中？迫不及待地想看到对象描述功能。谢谢！
我制作了一个小工具来轻松测试这个功能( https://sheldonchiu.github.io/ )
以下是一些快速演示：

1. 使用我的工具创建一个边界框

1. 将输出嵌入到您的提示中

示例2:

响应的准确性深刻地受到问题措辞的影响。通过精心制作的提示，结果可能会令人惊叹。感谢您发布这个伟大的模型！
你好，请问您的演示是否可以提取句子中的方面？

@ErrorMelody 感谢关注！我们将在将来发布它。
您还可以通过几个更改解锁它：

1. change the [gr.Radio](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L490) component into gr.Text component.

2. inputs = f"[image]{user_image_path}{text_input}" in [here](https://github.com/microsoft/unilm/blob/874dfed8008ecf6bfc077e161b3fdced8c4fbf8c/kosmos-2/demo/gradio_app.py#L348).

3. host it.

4. enable the sampling, and then enjoy it!

我已经在我自己的民间实现了这个功能 https://github.com/sheldonchiu/unilm
您能否具体谈谈如何在演示/测试脚本中将边界框(即，锚定令牌)放入文本提示中？迫不及待地想看到对象描述功能。谢谢！
我制作了一个小工具来轻松测试这个功能( https://sheldonchiu.github.io/ )
以下是一些快速演示：

1. 使用我的工具创建一个边界框

1. 将输出嵌入到您的提示中

示例2:

响应的准确性深刻地受到问题措辞的影响。通过精心制作的提示，结果可能会令人惊叹。感谢您发布这个伟大的模型！
@sheldonchiu 提示工具非常有用！