如何使用 Gemma3 实现视觉任务：从图片中提取文本
Gemma3 是一个强大模型（它已被调整为支持视觉任务,除了1B），通过结合 Ollama 的 API，我们可以轻松实现从图片中提取文本的功能。本文将介绍如何使用 Gemma3 处理图像，并分享一个实际的示例。
背景：Gemma3 和多模态能力
Gemma 系列模型最初由 Google 开发，以高效的文本生成能力著称。然而，随着社区的扩展和第三方调整（如 Ollama 的支持），Gemma3（ 4B,12B, 27B 参数版本）可能已被增强为多模态模型，能够处理图像和文本输入。这种能力通常依赖于视觉编码器（如 CLIP 或 OCR 模块）与语言模型的结合。
Ollama 是一个开源平台，允许用户在本地运行大模型，并通过 API 调用。它支持图像输入的接口，使得 Gemma3 可以处理 Base64 编码的图片数据。本文将展示如何利用这一功能提取图片中的文本。
前提条件
在开始之前，你需要：
- 安装 Ollama：从 Ollama 官网 下载并安装。
- 部署 Gemma3：运行以下命令拉取模型（假设存在
gemma3:4b）：ollama pull gemma3:4b - 准备图片：将图片转换为 Base64 编码。你可以使用 Python 或在线工具完成这一步骤。
- 运行 Ollama 服务：确保 Ollama 服务在本地或远程服务器上运行（例如
http://132.148.160.94:11434）。
步骤：使用 Gemma3 提取图片文本
以下是具体步骤，以一个实际的 curl 请求为例。
1. 准备图片数据
假设你有一张图片（例如 example.jpg），需要将其转换为 Base64 编码。可以用 Python 实现：
import base64
from PIL import Image# 读取图片并转换为 Base64
with open("example.jpg", "rb") as image_file:base64_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
print(base64_string[:50]) # 打印前50个字符作为示例
输出类似：/9j/4AAQSkZJRgABAQEAlgCWAAD...
2. 构造 API 请求
Ollama 的 /api/generate 接口支持图像输入。我们将使用 curl 发送请求。以下是一个示例（基于你提供的内容）：
curl --location 'http://127.0.0.1:11434/api/generate' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"model": "gemma3:4b","max_tokens": 1024,"prompt": "请提取图片中的文本","images": ["/9j/4AAQSkZJRgABAQEAlgCWAAD..."],"stream": false
}'
model：指定使用gemma3:4b。max_tokens：设置最大输出长度为 1024，确保完整提取文本。prompt：明确任务为“提取图片中的文本”。images：传入 Base64 编码的图片数据（这里已截断，实际应为完整字符串）。stream：设为false，一次性获取完整响应。
3. 发送请求并查看结果
运行上述命令后，Ollama 会返回一个 JSON 响应，其中 response 字段包含提取的文本。例如：
{"model": "gemma3:4b","response": "图片中的文本：Welcome to Candy Store","done": true
}
如果你的图片中有更多文本（例如商店标牌、包装文字），Gemma3 应该能尽可能提取出来。
4. 优化与调试
如果提取不完整，可以尝试：
- 调整提示：改为更具体的指令，如“提取图片中的所有文本，包括标题和细节”。
- 增加
max_tokens：确保输出不会被截断。 - 检查模型版本：确认
gemma3:4b支持图像输入。
示例：提取糖果店图片的文本
假设我们有一张糖果店的照片，包含店名“Candy Store”和一些包装文字。使用上述方法，发送请求后，Gemma3 返回：
图片中的文本：Candy Store, Sugar, Sweet Treats
这表明模型成功识别了主要文本区域。实际结果取决于图片质量和模型能力。
注意事项
- 图片质量：高对比度、清晰的文本更容易被识别。模糊或复杂背景可能影响结果。
- 性能：本地运行可能需要较高硬件配置（如 GPU）。若资源有限，可使用远程服务器。
扩展应用
除了提取文本，你还可以：
- 描述图片内容：将提示改为“请描述图片中的场景”。
- 多语言支持：在提示中指定语言，如“提取图片中的中文文本”。
结论
通过 Ollama 的 API 和 Gemma3，我们可以轻松实现从图片中提取文本的功能。这不仅展示了多模态 AI 的潜力，也为开发者提供了一个简单易用的工具。无论你是想处理商店标牌、文档扫描还是其他视觉任务，Gemma3 都值得一试。快去尝试吧，探索更多可能性！