原贴链接

现在你可以试用OmniParser（耗时10 - 20秒），这个模型很棒。

OmniParser的X.com链接

Gradio演示：OmniParser的HuggingFace链接

还有一张图片链接：

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讨论总结

原帖介绍了OmniParser并提供试用链接。评论主要围绕OmniParser展开不同方向的讨论，包括在特定使用场景下的效果、试用时间相关的硬件环境，还有人分享对其的改进操作，整体讨论氛围理性务实。

主要观点

  1. 👍 认为OmniParser很酷，并进行了改进操作。
    • 支持理由：通过利用本地视觉LLM提供视觉上下文等一系列操作来增强OmniParser的功能。
    • 反对声音：无
  2. 🤔 在本地设置OmniParser花费约30分钟，对其在自身使用场景下改善代理桌面导航的效果表示怀疑。
    • 正方观点：自身使用场景有较多文本、小UI元素、很多OCR框和噪音，基于观察输出产生怀疑。
    • 反方观点：无
  3. ❓ 对OmniParser试用时间对应的硬件环境表示疑问。
    • 正方观点：原帖未提及试用时间对应的硬件环境，对此好奇。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier: Haha, I just spent ~30m setting it up locally.”
    • 亮点：以一种轻松的口吻讲述自己设置OmniParser花费的时间。
  2. “🤔 Everlier: Observing the outputs I now question if it’ll improve the agentic desktop navigation that much in my use - case (with lots of text and small UI elements on the screen, lots of OCR boxes, also noisy)”
    • 亮点：具体描述使用场景，清晰表达对OmniParser在该场景下有效性的质疑。
  3. “👀 it takes 10 - 20 sec on 6 4090s or a rx 580?”
    • 亮点：针对试用时间提出关于硬件环境的疑问，引发后续讨论。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对OmniParser的效果和试用相关方面，可能的原因是不同用户有不同的使用场景和对技术的期望，以及原帖未详细说明试用的硬件环境等信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于OmniParser改进方向和在不同场景下优化使用的讨论。
  • 潜在影响：如果OmniParser能在更多场景下有效应用，可能会推动相关技术领域的发展。

详细内容：

标题：《探索微软的 OmniParser》

在 Reddit 上，有一个关于微软 OmniParser 的热门讨论帖引起了众多用户的关注。原帖中称大家现在可以尝试 OmniParser，还提到这个模型非常棒，并附上了相关的链接。该帖获得了大量的浏览和评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对模型实际效果的评价、在本地运行的设置体验以及与其他模型的比较等。

核心问题或争议点在于 OmniParser 在不同场景下的实际表现是否真如宣传所说的那么出色。

有人表示花费约 30 分钟在本地设置，对其在特定使用场景（如屏幕上有大量文本和小 UI 元素、很多 OCR 框且较为嘈杂）中的效果产生了质疑。还有人吐槽说甚至连截图都有错误。但也有人称微软的测试表明它有帮助，还有用户分享了自己运行成功的经验，比如提到可以克隆相关空间，然后通过“pip install”安装要求，再运行“python app.py”。有人提到在 6 个 4090s 或 rx 580 上运行所需的时间，也有人指出是在 huggingface 上运行。更有用户表示对其进行了修改，将本地视觉 LLM 提供的视觉上下文与 OmniParser 的解析数据结合，提供给更强大的 LLM 以进行最终的推断。

在这些讨论中，既有对 OmniParser 效果的肯定，也有对其存在问题的指出。共识在于大家都在积极探讨和尝试这个模型，以获得更准确的评估。特别有见地的是那些分享具体运行步骤和改进方法的观点，为其他用户提供了宝贵的参考。

总之，关于微软 OmniParser 的讨论丰富多样，反映了用户对新技术的关注和探索精神。