OmniParser V2: инструмент Microsoft для преобразования скриншотов интерфейса в структурированные данные 192

OmniParser V2 — это мощный инструмент искусственного интеллекта, который помогает компьютеру понимать визуальную информацию пользовательского интерфейса и взаимодействовать с ней. Он использует визуально-языковые модели (VLM), которые способны не только распознавать интерактивные элементы на экране, но и преобразовывать сложные снимки UI в структурированные данные, помогая языковым моделям понимать элементы экрана и предсказывать действия пользователя для генерации точных операций. Это чрезвычайно мощное решение для понимания содержимого экрана.

Функциональные особенности OmniParser V2

• Совместимость с множеством моделей: OmniParser V2 совместим со многими из наиболее популярных на сегодняшний день LLM, такими как OpenAI, DeepSeek и другими, что значительно расширяет его гибкость и область применения.

• Слияние визуального и языкового понимания: этот инструмент удачно объединяет визуально-языковые модели (VLM), что позволяет точно анализировать и понимать захваченные элементы UI — это имеет огромное значение для разработки интеллектуальных агентов.

• Вывод структурированных данных: при анализе скриншотов OmniParser V2 может автоматически распознавать и классифицировать элементы UI, такие как кнопки, текстовые поля и т. д., а затем преобразовывать их в структурированную информацию, удобную для последующих операций и анализа.

• Генерация точных действий: он не только распознаёт элементы UI, но и на основе результатов распознавания генерирует соответствующие команды действий, что обеспечивает удобные условия для разработки интеллектуальной автоматизации приложений.

• Интеллектуальное извлечение с помощью OCR: используя передовую технологию OCR, инструмент точно распознаёт текстовую информацию на экране, а в сочетании с ограничивающими рамками иконок обеспечивает полное и непрерывное извлечение информации.

• Структурированная интеграция: иконки, текст, ограничивающие рамки и семантические метки объединяются в упорядоченную структуру, подобную DOM-дереву, что обеспечивает логически чёткое представление элементов интерфейса.

Сценарии применения OmniParser V2:

• Автоматизация офисной работы: способен автоматически обрабатывать форматы документов, унифицировать оформление документов Word, автоматически заполнять данные в Excel.

• Автоматизированное тестирование: в области тестирования программного обеспечения с помощью OmniParser V2 можно реализовать автоматизированное тестирование пользовательского интерфейса, повышая эффективность и точность тестирования.

• Автоматизация тестирования GUI: обеспечивает точное распознавание элементов интерфейса для тестирования программного обеспечения, а также позволяет автоматически выполнять тестовые скрипты, сокращая трудозатраты.

• Анализ пользовательского опыта: путём анализа данных пользовательского интерфейса компании могут глубоко изучать пользовательский опыт и оптимизировать дизайн продуктов.

• Разработка интеллектуальных ассистентов: благодаря структурированному выводу разработчики могут создавать более интеллектуальных ассистентов, способных понимать различные интерфейсы и работать с ними, выполняя более сложные пользовательские команды.

• Образование и обучение: используется в образовательных программах, помогая учащимся взаимодействовать с контентом через графический интерфейс.

Как использовать OmniParser V2

1. Получение ресурсов

• Получите код проекта и документацию из репозитория на GitHub (https://github.com/microsoft/OmniParser).

• Загрузите предобученную модель из библиотеки моделей HuggingFace (https://huggingface.co/microsoft/OmniParser).

2. Настройка окружения: установите OmniParser V2 в подходящей среде и убедитесь в наличии совместимой LLM.

3. Ввод данных: после подготовки передайте в OmniParser V2 скриншоты UI, которые необходимо проанализировать. При чтении из локальной папки убедитесь, что формат скриншотов является распространённым и поддерживаемым OmniParser V2, например PNG, JPEG и т. д.

4. Мониторинг процесса анализа

• Во время анализа, если имеется интерфейс мониторинга, через него можно отслеживать прогресс: там отображаются номер текущего обрабатываемого скриншота, ожидаемое оставшееся время и другая информация.

• Также можно просматривать файлы журналов (если они созданы), в которых записываются подробные сведения о процессе анализа, включая возможные сообщения об ошибках.

5. Обработка данных

• После завершения анализа выходные данные OmniParser V2 обычно представлены в формате JSON и аналогичных.

• Обработайте результаты анализа в соответствии со сценарием применения: например, для автоматизированного тестирования может потребоваться использовать полученные информацию о расположении и свойствах элементов UI для написания тестовых скриптов; а для ввода данных результаты, возможно, потребуется импортировать в базу данных.

Репозиторий на GitHub: https://github.com/microsoft/OmniParser

Библиотека моделей HuggingFace: https://huggingface.co/microsoft/OmniParser