Vill du få fin, beskrivande alt text för bilder på dina webbplatser eller jsut extrahera text från dem? mostlylucid.llmalttext använder Microsofts Florence-2 vision språkmodell för att generera högkvalitativa alt text automatiskt - körs helt lokalt på din maskin, inga API-nycklar krävs.

Observera: Jag måste uppdatera detta dokument nu nuget- paket - Om du tittar... här du kommer att fina en nifty demo webbplats som du kan ladda ner och använda. Jag kommer att uppdatera detta med detaljer under de kommande dagarna.

Inledning

Alt text spelar roll. Skärmläsare beror på det, SEO ranking faktor det i, och det är helt enkelt rätt sak att göra för tillgänglighet. Men att skriva bra alt text för hundratals bilder? Det är där de flesta av oss misslyckas.

Detta paket löser det problemet med att använda Microsofts Florence-2 vision språkmodell - kör helt lokalt på din maskin, inga API-nycklar krävs.

Källkod: github.com/scottgal/mestlylucid.nugetpaket

Problemet

Var och en <img> Tagg bör ha meningsfull alt text. Men i praktiken:

Manuellt skrivande är långtråkigt - hundratals bilder betyder arbetstid
AI API:er kostar pengar - OpenAI Vision, Claude, etc. summera snabbt
Betänkligheter i fråga om privatlivet - du kanske inte vill skicka bilder till externa API:er
Inkonsekvent kvalitet - olika människor skriver alt text annorlunda

Tänk om du kan generera högkvalitativ alt-text automatiskt, körs helt på din egen hårdvara?

Hur den fungerar

Paketet använder Microsofts Florence-2-modell via ONNX runtime. Här är processledningen:

flowchart TB
    subgraph Input[Image Sources]
        A[File Path]
        B[URL]
        C[Stream]
        D[Byte Array]
    end

    subgraph Processing[Florence-2 Pipeline]
        E[Image Preprocessing]
        F[Vision Encoder]
        G[Language Decoder]
    end

    subgraph Output[Results]
        H[Alt Text]
        I[OCR Text]
        J[Content Type]
    end

    A --> E
    B --> E
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H
    G --> I
    G --> J

    style A stroke:#10b981,stroke-width:2px
    style B stroke:#10b981,stroke-width:2px
    style C stroke:#10b981,stroke-width:2px
    style D stroke:#10b981,stroke-width:2px
    style F stroke:#6366f1,stroke-width:2px
    style G stroke:#6366f1,stroke-width:2px
    style H stroke:#ec4899,stroke-width:2px
    style I stroke:#ec4899,stroke-width:2px
    style J stroke:#ec4899,stroke-width:2px

Huvuddrag:

Lokalt genomförande - inga API-samtal, inga kostnader, inga sekretessproblem
En modell på 800 MB - nedladdningar en gång, cached för alltid
Flera aktivitetstyper - korta bildtexter, detaljerade beskrivningar, OCR
Innehållsklassificering - Vet om det är ett foto, diagram, skärmdump, etc.

Snabbstart

Anläggning

dotnet add package Mostlylucid.LlmAltText

Registertjänster

// Program.cs
builder.Services.AddAltTextGeneration();

Den första körningen laddar ner Florence-2 modellen (~800MB), då är du redo att gå.

Skapa Alt- text

public class ImageController : ControllerBase
{
    private readonly IImageAnalysisService _imageAnalysis;

    public ImageController(IImageAnalysisService imageAnalysis)
    {
        _imageAnalysis = imageAnalysis;
    }

    [HttpPost("analyze")]
    public async Task<IActionResult> Analyze(IFormFile image)
    {
        using var stream = image.OpenReadStream();
        var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(stream);

        return Ok(new { altText });
    }
}

Flera inmatningskällor

Tjänsten accepterar bilder från var som helst - filer, webbadresser, strömmar, eller byte arrayer.

Från filsökväg

var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextFromFileAsync("/images/photo.jpg");

Från webbadress

var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextFromUrlAsync(
    "https://example.com/image.png");

Från Stream

using var stream = file.OpenReadStream();
var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(stream);

Från Byte Array

var bytes = await httpClient.GetByteArrayAsync(imageUrl);
var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(bytes);

Uppgiftstyper: Styrning av detaljnivå

Florence-2 stöder tre bildtextlägen. Välj baserat på dina behov:

// Brief - "A dog sitting on grass"
var brief = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(stream, "CAPTION");

// Detailed - "A golden retriever sitting on green grass in a park"
stream.Position = 0;
var detailed = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(stream, "DETAILED_CAPTION");

// Most detailed (default) - Full accessibility description
stream.Position = 0;
var full = await _imageAnalysis.GenerateAltTextAsync(stream, "MORE_DETAILED_CAPTION");
// "A happy golden retriever with light fur sitting on lush green grass
//  in a sunny park, with trees visible in the background."

När ska du använda var och en av dessa:

på aktivitetstyp på bästa sätt för på |-----------|----------| | CAPTION på tumnaglar, dekorativa bilder, snabba verktygstips | DETAILED_CAPTION Sociala medier, grundläggande tillgänglighet | MORE_DETAILED_CAPTION på full tillgänglighet, skärmläsare (rekommenderas)

OCR- textutdrag

Florence-2 kan också extrahera text från bilder - användbart för skärmdumpar, dokument och diagram.

// Extract text only
var extractedText = await _imageAnalysis.ExtractTextAsync(stream);

// Get both alt text and extracted text
var (altText, ocrText) = await _imageAnalysis.AnalyzeImageAsync(stream);

Console.WriteLine($"Alt: {altText}");
Console.WriteLine($"OCR: {ocrText}");

Klassificering av innehållstyp

Inte alla bilder är desamma. Ett fotografi behöver beskrivande alt text; ett dokument behöver sitt textinnehåll. Klassificeringsfunktionen hjälper dig att hantera var och en på lämpligt sätt:

var result = await _imageAnalysis.AnalyzeWithClassificationAsync(stream);

Console.WriteLine($"Type: {result.ContentType}");        // e.g., "Photograph"
Console.WriteLine($"Confidence: {result.ContentTypeConfidence:P0}"); // e.g., "87%"
Console.WriteLine($"Has Text: {result.HasSignificantText}");

Hantering av olika innehållstyper

var result = await _imageAnalysis.AnalyzeWithClassificationAsync(stream);

switch (result.ContentType)
{
    case ImageContentType.Document:
        // Documents - prioritize extracted text
        return result.ExtractedText;

    case ImageContentType.Screenshot:
        // Screenshots - combine description with UI text
        return result.HasSignificantText
            ? $"{result.AltText}. Text visible: {result.ExtractedText}"
            : result.AltText;

    case ImageContentType.Chart:
        // Charts - describe the visualization plus data
        return $"{result.AltText}. Data: {result.ExtractedText}";

    case ImageContentType.Photograph:
    default:
        // Photos - just the description
        return result.AltText;
}

Hänvisning till innehållstyp

på grund av att det inte finns några tecken på att det inte finns några tecken på att det finns några tecken som tyder på att det inte finns några tecken på att det finns några tecken som tyder på att det inte finns några tecken på att det finns några tecken på att det finns några tecken på att det finns tecken på att det finns tecken på att det finns tecken på att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det finns en risk för att det uppstår en allvarlig störning. |------|-------------|---------| | Photograph Människor, landskap, produkter | Document Texttungt innehåll på PDF-filer, formulär, artiklar | Screenshot till Programvaran fångar på UI, webbplatser, appar | Chart på datavisualiseringar på grafer, pie diagram, tabeller | Illustration till Ritat innehåll på Konstverk, tecknade serier, ikoner | Diagram Teknologiskisser med flödesdiagram, UML, scheman | Unknown Oklassificerade kantfall

Tagghjälparen för automatisk Alt- text

Här blir det intressant. TagHelper genererar automatiskt alt text för alla <img> Tagg saknas en - i rendering tid.

Ställ in

// Program.cs
builder.Services.AddAltTextGeneration(options =>
{
    options.EnableTagHelper = true;
    options.EnableDatabase = true;  // Cache results
    options.DbProvider = AltTextDbProvider.Sqlite;
    options.SqliteDbPath = "./alttext.db";
});

var app = builder.Build();
await app.Services.MigrateAltTextDatabaseAsync();

Registrera tagghjälparen i _ViewImports.cshtml:

@addTagHelper *, Mostlylucid.LlmAltText

Hur den fungerar

flowchart LR
    subgraph Razor[Razor View Rendering]
        A[img tag found]
        B{Has alt attribute?}
        C[Skip - use existing]
        D{In cache?}
        E[Return cached]
        F[Fetch image]
        G[Generate alt text]
        H[Cache result]
        I[Render with alt]
    end

    A --> B
    B -->|Yes| C
    B -->|No| D
    D -->|Yes| E
    D -->|No| F
    F --> G
    G --> H
    H --> I
    E --> I

    style A stroke:#10b981,stroke-width:2px
    style B stroke:#6366f1,stroke-width:2px
    style G stroke:#ec4899,stroke-width:2px
    style I stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px

Vad som blir bearbetat

<!-- NO ALT - Will be processed -->
<img src="https://example.com/photo.jpg" />

<!-- HAS ALT - Skipped (respects your text) -->
<img src="https://example.com/photo.jpg" alt="My custom description" />

<!-- EMPTY ALT - Skipped (decorative image per a11y standards) -->
<img src="https://example.com/decorative.jpg" alt="" />

<!-- EXPLICIT SKIP - Skipped -->
<img src="https://example.com/photo.jpg" data-skip-alt="true" />

<!-- DATA URI - Skipped (can't fetch) -->
<img src="data:image/png;base64,..." />

<!-- RELATIVE PATH - Skipped (needs absolute URL) -->
<img src="/images/photo.jpg" />

Områdesbegränsningar

För säkerhet kan du begränsa vilka domäner TagHelper hämtar från:

options.AllowedImageDomains = new List<string>
{
    "mycdn.example.com",
    "images.mysite.org",
    "cdn.githubusercontent.com"
};

Databascachelagring

Utan caching, varje sida rendering skulle regenerera alt text. Det är långsamt och slösaktigt. Databasen cache lagrar resultat som nyckel i bild URL.

SQLite (Utveckling)

builder.Services.AddAltTextGeneration(options =>
{
    options.EnableDatabase = true;
    options.DbProvider = AltTextDbProvider.Sqlite;
    options.SqliteDbPath = "./alttext.db";
    options.CacheDurationMinutes = 60;
});

PostgreSQL (Produktion)

builder.Services.AddAltTextGeneration(options =>
{
    options.EnableDatabase = true;
    options.DbProvider = AltTextDbProvider.PostgreSql;
    options.ConnectionString = Configuration.GetConnectionString("AltTextDb");
});

Inställningsreferens

builder.Services.AddAltTextGeneration(options =>
{
    // Model location (~800MB downloaded here)
    options.ModelPath = "./models";

    // Default task type for alt text generation
    options.DefaultTaskType = "MORE_DETAILED_CAPTION";

    // Maximum word count for alt text
    options.MaxWords = 90;

    // Enable detailed logging
    options.EnableDiagnosticLogging = true;

    // TagHelper settings
    options.EnableTagHelper = true;
    options.EnableDatabase = true;
    options.AutoMigrateDatabase = true;

    // Database provider
    options.DbProvider = AltTextDbProvider.Sqlite;
    options.SqliteDbPath = "alttext.db";
    // or
    options.DbProvider = AltTextDbProvider.PostgreSql;
    options.ConnectionString = "Host=localhost;Database=alttext;...";

    // Security
    options.AllowedImageDomains = new List<string> { "cdn.example.com" };
    options.SkipSrcPrefixes = new List<string> { "data:", "blob:" };

    // Caching
    options.CacheDurationMinutes = 60;
});

Real-World Exempel: Batch Processing

Så här använder jag den för att behandla bilder när jag importerar blogginlägg:

public class ImageProcessor
{
    private readonly IImageAnalysisService _imageAnalysis;
    private readonly ILogger<ImageProcessor> _logger;

    public ImageProcessor(
        IImageAnalysisService imageAnalysis,
        ILogger<ImageProcessor> logger)
    {
        _imageAnalysis = imageAnalysis;
        _logger = logger;
    }

    public async Task ProcessMarkdownImagesAsync(string markdownPath)
    {
        var imageDir = Path.Combine(Path.GetDirectoryName(markdownPath)!, "images");
        if (!Directory.Exists(imageDir)) return;

        var images = Directory.GetFiles(imageDir, "*.*")
            .Where(f => IsImageFile(f));

        foreach (var imagePath in images)
        {
            try
            {
                var result = await _imageAnalysis
                    .AnalyzeWithClassificationFromFileAsync(imagePath);

                _logger.LogInformation(
                    "Processed {File}: {Type} ({Confidence:P0})",
                    Path.GetFileName(imagePath),
                    result.ContentType,
                    result.ContentTypeConfidence);

                // Store alt text for later use
                await SaveAltTextAsync(imagePath, result.AltText);
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogWarning(ex, "Failed to process {File}", imagePath);
            }
        }
    }

    private static bool IsImageFile(string path)
    {
        var ext = Path.GetExtension(path).ToLowerInvariant();
        return ext is ".jpg" or ".jpeg" or ".png" or ".gif" or ".webp" or ".bmp";
    }
}

Prestandaöverväganden

Vad man kan förvänta sig

"Metriskt värde" Typiskt värde |--------|--------------| Första körningen Långsammare (~800MB-modell nedladdning) på modellbelastning 1-3 sekunder Bearbetning per bild på 500–2000 ms på minnesanvändning 2GB+ rekommenderas på Diskutrymme på ~800MB för modeller

Tips för produktion

// 1. Register as Singleton (model load is expensive)
builder.Services.AddAltTextGeneration(); // Already singleton internally

// 2. Check readiness before processing
if (!_imageAnalysis.IsReady)
{
    return StatusCode(503, "AI model still initializing");
}

// 3. Use cancellation tokens for timeouts
var cts = new CancellationTokenSource(TimeSpan.FromSeconds(30));
var altText = await _imageAnalysis.GenerateAltTextFromUrlAsync(url, cts.Token);

// 4. Process in batches, not parallel (memory constraints)
foreach (var image in images)
{
    await ProcessImageAsync(image); // Sequential is safer
}

Integrering av öppentelemetri

Paketet innehåller inbyggd spårning:

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .WithTracing(tracing =>
    {
        tracing.AddSource("Mostlylucid.LlmAltText");
    });

Spårade aktiviteter:

llmalttext.generate_alt_text
llmalttext.extract_text
llmalttext.analyze_image
llmalttext.classify_content_type

Hälsokontroller

Lägg till en hälsokontroll för att övervaka modellstatus:

public class AltTextHealthCheck : IHealthCheck
{
    private readonly IImageAnalysisService _service;

    public AltTextHealthCheck(IImageAnalysisService service)
        => _service = service;

    public Task<HealthCheckResult> CheckHealthAsync(
        HealthCheckContext context,
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        return Task.FromResult(_service.IsReady
            ? HealthCheckResult.Healthy("Florence-2 model ready")
            : HealthCheckResult.Unhealthy("Model not initialized"));
    }
}

// Registration
builder.Services.AddHealthChecks()
    .AddCheck<AltTextHealthCheck>("alttext");

Felsökning

Modellnedladdning misslyckas

Error: Failed to download model files

Lösningar:

Kontrollera internetanslutning
Verifiera brandvägg tillåter Hugging Face nedladdningar
Säkerställ ~800MB diskutrymme tillgängligt
Kontrollera skrivbehörigheter på ModelPath

Tjänsten är inte klar

_imageAnalysis.IsReady // Returns false

Lösningar:

Vänta på initiering av modellen (1-3 sekunder)
Kontrollera loggar för initialiseringsfel
Kontrollera tillräckligt minne (2GB+)

Dålig kvalitet Alt text

Lösningar:

Användning MORE_DETAILED_CAPTION (förval)
Se till att indatabilder är tydliga
Kontrollera att bilden inte är för liten eller suddig

Tagghjälpare fungerar inte

Lösningar:

Verifiera EnableTagHelper = true
Kontrollera @addTagHelper i _ViewImports.cshtml
Använd absoluta webbadresser (relativa sökvägar hoppar över)
Kontrollera AllowedImageDomains inställning

Tillgänglighet bästa praxis

Genererad alt text är en utgångspunkt. För bästa resultat:

Översyn av resultaten - AI är inte perfekt, verifiera exakthet
Håll det koncist - 90-100 ord max.
Var beskrivande - omfattar ämnen, åtgärder, sammanhang
Undvik redundans - Börja inte med "Bild av..."
Överväg syftet - alt text ska tjäna bildens roll på sidan
Använd tom alt för dekorativa - Färdiga. alt="" för enbart dekorativa bilder
Inkludera synlig text - om bilden innehåller text, inkludera den

Slutsatser

Mostlylucid.LlmAltText ger AI-driven tillgänglighet till dina .NET-program utan kostnader eller integritet oro externa API:er. TagHelper gör det särskilt enkelt - bara aktivera det och din <img> taggar få automatisk alt text.

Paketet är Olicensierat (public domain), så gör vad du vill med det.

Resurser

- Vad är det? Mestlylucid.LlmAltText
Källa: github.com/scottgal/mestlylucid.nugetpaket
Frågor: GitHub-frågor
Florence-2: Microsofts vision språkmodell

AI-Powered Alt Text Generation med mestadels lucid.llmlltText

Inledning

Problemet

Hur den fungerar

Snabbstart

Anläggning

Registertjänster

Skapa Alt- text

Flera inmatningskällor

Från filsökväg

Från webbadress

Från Stream

Från Byte Array

Uppgiftstyper: Styrning av detaljnivå

OCR- textutdrag

Klassificering av innehållstyp

Hantering av olika innehållstyper

Hänvisning till innehållstyp

Tagghjälparen för automatisk Alt- text

Ställ in

Hur den fungerar

Vad som blir bearbetat

Områdesbegränsningar

Databascachelagring

SQLite (Utveckling)

PostgreSQL (Produktion)

Inställningsreferens

Real-World Exempel: Batch Processing

Prestandaöverväganden

Vad man kan förvänta sig

Tips för produktion

Integrering av öppentelemetri

Hälsokontroller

Felsökning

Modellnedladdning misslyckas

Tjänsten är inte klar

Dålig kvalitet Alt text

Tagghjälpare fungerar inte

Tillgänglighet bästa praxis

Slutsatser

Resurser