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微软在GitHub（https://github.com/microsoft/OmniParser）上悄然发布了OmniParser，这是一种可将屏幕截图转换为视觉代理的结构化且易于理解的元素的工具。

讨论总结

这是一个关于微软悄然发布OmniParser的讨论。评论内容涵盖多个方面，包括有人分享自己类似项目的情况、对OmniParser的喜爱、它的应用场景、运行中遇到的问题、与其他技术（如LLM、GPT - 4V等）结合的可能性，还有人在技术应用方面寻求帮助等，整体讨论氛围积极且多元。

主要观点

  1. 👍 自己的项目和微软OmniParser类似但针对漫画书页且已取得一定成果
    • 支持理由：作者详细介绍了自己项目能检测漫画元素并提供给GPT4 - V理解漫画内容，虽有小问题但已能逐格阅读漫画等成果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 喜爱OmniParser这类工具，当前技术下llms的最佳应用在特定领域
    • 正方观点：评论者表达对工具的喜爱，并指出目前llms技术水平下在特定领域应用最佳。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 计划将OmniParser集成到自己项目中
    • 支持理由：OmniParser的ID部分表现较好等特性使其适合集成到自己关于LLM使用鼠标和键盘的项目中。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 OmniParser使用时存在一些问题，如需求拼写错误、存在遗漏内容情况等
    • 支持理由：多位评论者在使用过程中遇到了如Gradio演示公开共享、运行速度慢、遗漏内容等问题。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 OmniParser有助于创建特定类型的计算机使用功能
    • 支持理由：评论者指出该工具将屏幕截图转换为结构清晰且易于理解元素的特性对特定计算机功能创建有益。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 像，检测面板、气泡、脸、身体、眼睛、音效、对话气泡的尾巴等等，所有这些都可以被提供给GPT4 - V，这样它就能思考这些内容，并利用它们更好地理解给定漫画书页上发生的事情。”
    • 亮点：详细描述了项目对漫画元素的检测以及如何帮助GPT4 - V理解漫画内容。
  2. “🤔 我的整个项目是一个漫画到动画的管道。而且我很确定，在我完成这个项目之前，我们就会有像SORA这样的模型，它能做我的项目所做的一切，而且做得更好，一步到位……所以，有很好的理由放弃。但我做得很开心，所以我不会放弃。”
    • 亮点：体现了对自己项目前景的理性认识以及做项目过程中的积极心态。
  3. “👀 Love tools like this.”
    • 亮点：简洁地表达对OmniParser这类工具的喜爱。
  4. “😎 真的对创建anthropic - like计算机使用功能很有帮助。”
    • 亮点：指出OmniParser在特定计算机功能创建方面的价值。
  5. “🤓 The benchmarks are mildly above just using gpt4”
    • 亮点：给出了OmniParser基准测试结果较单独使用gpt4的比较情况。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，大多数评论者都是在积极分享自己的观点、经验或者对OmniParser工具的看法。可能的原因是微软发布新工具激发了大家对技术探索和应用的热情，且没有涉及到太多有争议性的话题。

趋势与预测

  • 新兴话题：OmniParser与更多技术（如claude、AutoGPT等）结合的可能性以及在不同场景（如UI设计）下的应用。
  • 潜在影响：如果OmniParser能与更多技术成功结合并解决运行中的问题，可能会推动计算机视觉领域以及相关智能应用的发展，为计算机领域的工作流程带来变革。

详细内容：

标题：微软悄然发布 OmniParser，引发Reddit热议

微软悄然发布了 OmniParser 这一工具，它能够将截图转换为结构化且易于理解的元素，用于视觉代理。此帖在 Reddit 上引起了广泛关注，收获了众多的评论和讨论。

讨论焦点主要集中在该工具的应用前景、与现有类似项目的比较，以及个人基于此的相关项目经历。有人分享自己花费 3 个月时间做了类似工作，但针对的是漫画书页而非手机截图，认为微软的这个工具更直接，但自己的项目也有乐趣所以不会放弃。还有人建议将项目放在 Github 上以便社区加速，也有人提到可以利用该技术进行漫画的情境翻译。

有用户分享了自己的相关经历，比如已经搭建好用于爱好项目的管道，能够自动提取文本、去除图像中的文字并存储每个文本气泡的坐标，但在获取原始漫画和翻译准确性方面存在问题。也有人好奇究竟有多少人在尝试构建类似的工具。

一些有趣或引发思考的观点包括：为盲人或视力障碍者构建漫画阅读器，认为专门针对漫画训练的模型会比通用模型效果更好；认为在当前技术水平下，LLMs 在更特定领域的最佳用例，结合专业模型的创新方式是其真正的闪光点。

对于这个工具，有人尝试将其集成到自己的项目中，有人在使用过程中遇到了各种问题，比如模型在某些情况下的识别不准确、运行速度较慢等，但也有人认为它很有前景，值得持续关注。

关于这个工具的未来发展和应用，究竟会给相关领域带来怎样的变革，让我们拭目以待。