InstructBLIP による Visual Question Answering（ソースコードと実行結果）

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

# プログラム名: InstructBLIP による Visual Question Answering プログラム
# 特徴技術名: InstructBLIP (Instructional Bootstrapping Language-Image Pre-training)
# 出典: Dai, W., Li, J., Li, D., Tiong, A. M. H., Zhao, J., Wang, W., ... & Hoi, S. C. H. (2023). InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning. arXiv preprint arXiv:2305.06500.
# 特徴機能: Vision-Language Understanding - 画像とテキストを同時に理解し、画像に関する質問に自然言語で回答
# 学習済みモデル:
#   - instructblip-vicuna-7b (Vicunaベース、7Bパラメータ)
#   - instructblip-vicuna-13b (Vicunaベース、13Bパラメータ)
#   - instructblip-flan-t5-xl (Flan-T5-XLベース、3Bパラメータ)
#   URL: https://huggingface.co/Salesforce/instructblip-vicuna-7b
# 方式設計:
#   - 関連利用技術:
#     - Transformers: Hugging Faceのマルチモーダル処理フレームワーク
#     - PIL: 画像処理ライブラリ
#     - PyTorch: 深層学習フレームワーク
#   - 入力と出力:
#     入力: １つの静止画像，カメラ（ユーザは「0:画像ファイル，1:カメラ，2:サンプル画像」のメニューで選択．0:動画ファイルの場合はtkinterでファイル選択可能．1の場合はOpenCVでカメラが開き，スペースキーで撮影．2の場合はサンプル画像URLから選択）
#     出力: 処理結果をprint()で表示．プログラム終了時にprint()で表示した処理結果をresult.txtファイルに保存
#   - 処理手順:
#     1. InstructBLIPモデルの選択とダウンロード
#     2. 画像の取得（ファイル/カメラ/サンプル）
#     3. 画像の前処理（リサイズ・正規化）
#     4. モデルへのプロンプトと画像の送信
#     5. 生成された回答の表示と保存
#   - 前処理、後処理:
#     前処理: 画像をモデル用にリサイズ・正規化
#     後処理: なし
#   - 追加処理: 大きな画像のリサイズ処理（処理速度向上）
#   - 調整を必要とする設定値:
#     - MAX_LENGTH: 生成の最大長（20-256推奨、質問の複雑さに応じて調整）
#     - GENERATION_MODE: 0=beam search（確定的）, 1=sampling（創造的）
#     - NUM_BEAMS: beam searchのビーム数（2-5推奨）
#     - TEMPERATURE: 生成の創造性（0.5-1.0推奨）
# 将来方策: なし
# その他の重要事項: GPU推奨（CPUでも動作可能だが処理時間が長い）
# 前準備: pip install transformers torch pillow opencv-python

import torch
from transformers import InstructBlipProcessor, InstructBlipForConditionalGeneration
import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import urllib.request
from PIL import Image
import os

# 定数定義
MODELS = [
    ("Salesforce/instructblip-vicuna-7b", "InstructBLIP with Vicuna-7B | LAION画像-テキストペア+指示データ | 英語中心"),
    ("Salesforce/instructblip-vicuna-13b", "InstructBLIP with Vicuna-13B | LAION画像-テキストペア+指示データ | 英語中心"),
    ("Salesforce/instructblip-flan-t5-xl", "InstructBLIP with Flan-T5-XL | Flan-T5多言語指示データ+画像-テキストペア | 多言語対応")
]

DEFAULT_MODEL = "Salesforce/instructblip-vicuna-7b"
MAX_SIZE = 384

# 生成パラメータ設定
MAX_LENGTH = 256  # 回答生成の最大長（推奨: 20-256、単純な質問:50、詳細説明:200-256）
GENERATION_MODE = 0  # 0: beam search（確定的）, 1: sampling（創造的）
NUM_BEAMS = 3  # beam searchのビーム数（推奨: 2-5、精度重視なら5）
TEMPERATURE = 0.8  # 生成の創造性（推奨: 0.5-1.0、低いほど確定的）
TOP_P = 0.9  # nucleus samplingの閾値（推奨: 0.8-0.95）

SAMPLE_URLS = [
    "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/fruits.jpg",
    "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/messi5.jpg",
    "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aero3.jpg",
    "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3a/Cat03.jpg"
]

QUESTIONS_JA = [
    "この画像で異常または興味深い点は何ですか？",
    "この画像内の物体間の空間的関係を分析してください",
    "表示されている文脈や状況について何が推察できますか？",
    "物体を特定し、その典型的な用途や意義を説明してください",
    "重要な視覚要素に焦点を当てて、この画像を詳細に説明してください",
    "この画像の構図、照明、視覚的階層を分析してください"
]

QUESTIONS_EN = [
    "What is unusual or interesting about this image?",
    "Analyze the spatial relationships between objects in this image",
    "What can you infer about the context or situation shown?",
    "Identify the objects and explain their typical uses or significance",
    "Describe this image in detail, focusing on important visual elements",
    "Analyze the composition, lighting, and visual hierarchy in this image"
]

print("InstructBLIP VQA システム")
print("概要: 画像に関する質問に対してAIが詳細な回答を生成します")
print("操作方法:")
print("  - 画像選択後、質問を入力してください")
print("  - 複数の質問が可能です")
print("  - カメラモード: スペースキーで撮影、qキーで終了")
print("注意事項: GPU推奨（初回実行時は大容量モデルのダウンロードが発生）")
print()

# デバイス確認
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"使用デバイス: {device}")

# モデル選択
print("\n利用可能なInstructBLIPモデル:")
for i, (model_name, description) in enumerate(MODELS, 1):
    print(f"{i}. {description}")
print("Enter: デフォルト(InstructBLIP with Vicuna-7B)を使用")

choice = input("\nモデル番号 (Enterでデフォルト): ")
if choice == "":
    model_name = DEFAULT_MODEL
    model_description = "InstructBLIP with Vicuna-7B"
    model_idx = 0
else:
    model_idx = int(choice) - 1
    model_name = MODELS[model_idx][0]
    model_description = MODELS[model_idx][1].split(" | ")[0]

# モデルに応じた言語設定
if model_idx == 2:  # Flan-T5-XL（多言語対応）
    questions = QUESTIONS_JA
    language_note = "（日本語プロンプト使用）"
else:  # Vicuna系（英語中心）
    questions = QUESTIONS_EN
    language_note = "（英語プロンプト使用）"

print(f"\n選択されたモデル: {model_description} {language_note}")
print("モデルを読み込み中...")

# GPU最適化とメモリ管理の改善
processor = InstructBlipProcessor.from_pretrained(model_name)
model = InstructBlipForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16 if device == 'cuda' else torch.float32,
    device_map='auto' if device == 'cuda' else None
)
if device == 'cpu':
    model = model.to(device)

print("モデルの読み込み完了\n")

results = []

def preprocess_image(image_input):
    """画像の前処理：PIL形式への変換とリサイズ
    大きい画像は処理速度向上のためMAX_SIZE以下に縮小"""
    if isinstance(image_input, str):
        image = Image.open(image_input).convert('RGB')
    else:
        image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_input, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    if max(image.size) > MAX_SIZE:
        image.thumbnail((MAX_SIZE, MAX_SIZE), Image.Resampling.LANCZOS)

    return image

def generate_answer(image, question):
    """InstructBLIPを使用して回答生成
    beam search（確定的）またはsampling（創造的）を選択可能"""
    inputs = processor(images=image, text=question, return_tensors="pt").to(device)

    with torch.no_grad():
        if GENERATION_MODE == 0:
            # Beam search: 確定的で一貫性のある回答
            outputs = model.generate(**inputs,
                                    do_sample=False,
                                    num_beams=NUM_BEAMS,
                                    max_length=MAX_LENGTH,
                                    min_length=1,
                                    repetition_penalty=1.5,
                                    length_penalty=1.0)
        else:
            # Sampling: より創造的で多様な回答
            outputs = model.generate(**inputs,
                                    do_sample=True,
                                    max_length=MAX_LENGTH,
                                    temperature=TEMPERATURE,
                                    top_p=TOP_P,
                                    min_length=1,
                                    repetition_penalty=1.5,
                                    length_penalty=1.0)

    generated_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0].strip()
    return generated_text

def process_image(img_input, img_path=None):
    """画像処理メイン：質問選択→回答生成→結果表示・保存"""
    image = preprocess_image(img_path or img_input)

    # 質問選択
    print("\n質問を選択:")
    for i, q in enumerate(questions, 1):
        print(f"{i}. {q}")
    print("7. 自由入力")

    q_choice = int(input("選択: "))
    if q_choice <= 6:
        question = questions[q_choice-1]
    else:
        if model_idx == 2:  # Flan-T5-XL（日本語）
            question = input("質問: ")
        else:  # Vicuna系（英語）
            question = input("Question: ")

    # 回答生成と表示
    print("回答生成中...")
    answer = generate_answer(image, question)
    result = f"\n質問: {question}\n回答: {answer}\n"
    print(result)
    results.append(result)

    # 画像表示
    display_img = cv2.imread(img_path) if img_path else img_input
    cv2.imshow('Image', display_img)
    cv2.waitKey(0)

def main():
    print("0: 画像ファイル")
    print("1: カメラ")
    print("2: サンプル画像")

    choice = input("選択: ")

    if choice == '0':
        root = tk.Tk()
        root.withdraw()
        file_paths = filedialog.askopenfilenames(
            title="画像ファイルを選択",
            filetypes=[("画像ファイル", "*.jpg *.jpeg *.png *.bmp *.tiff")]
        )
        root.destroy()

        for file_path in file_paths:
            print(f"\n処理中: {os.path.basename(file_path)}")
            process_image(None, file_path)

    elif choice == '1':
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        try:
            print("\nスペースキー: 撮影して分析")
            print("Qキー: 終了")

            while True:
                ret, frame = cap.read()
                cv2.imshow('Camera - Press SPACE to capture, Q to quit', frame)
                key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

                if key == ord(' '):
                    print("\n画像を撮影しました")
                    process_image(frame.copy())
                elif key == ord('q'):
                    break
        finally:
            cap.release()

    elif choice == '2':
        print("\nサンプル画像:")
        sample_names = ["fruits.jpg", "messi5.jpg", "aero3.jpg", "Cat03.jpg"]
        for i, name in enumerate(sample_names, 1):
            print(f"{i}. {name}")

        sample_choice = int(input("選択: ")) - 1
        url = SAMPLE_URLS[sample_choice]
        filename = f"sample_{sample_choice}.jpg"

        print(f"サンプル画像をダウンロード中: {sample_names[sample_choice]}")
        urllib.request.urlretrieve(url, filename)

        process_image(None, filename)

        # 一時ファイルの自動削除
        try:
            if os.path.exists(filename):
                os.remove(filename)
        except OSError as e:
            print(f"一時ファイルの削除に失敗: {filename} - {e}")

    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

    # 結果保存
    if results:
        with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("=== InstructBLIP VQA 結果 ===\n")
            f.write(f"使用モデル: {model_name}\n")
            f.write(f"デバイス: {device}\n")
            f.write("=" * 50 + "\n")
            for result in results:
                f.write(result)
        print(f"\n結果をresult.txtに保存しました ({len(results)}件)")

    print("\nプログラムを終了します")