在上面的示例中,我们使用了三个媒体查询来设置小屏幕、中等屏幕和大屏幕下的样式。对于小屏幕,图像将占据整个宽度,并且文本居中对齐。对于中等屏幕,图像将占据50%的宽度,浮动在左侧,并且文本左对齐。对于大屏幕,图像将占据30%的宽度,浮动在左侧,并且文本右对齐。 这只是一个示例,实际上可以根据具体需求和设计来调整...
本文提出了一种方法,旨在将不同的RS图像模态与CLIP的视觉和文本模态对齐。 两阶段程序包括对CLIP进行强化微调以处理分布转移,并伴随着对RS模态编码器进行跨模态对齐,以扩展CLIP的零样本能力。最终展示了方法在RS图像分类和跨模态检索任务上的表现。 实验证明,强化微调和跨模态对齐都能显著提升性能,在几个RS基准数据集...
本发明涉及图像处理技术领域,具体提供了一种适用于文本图像的图像对齐方法,首先,字段特征提取,分别提取模板图和待对齐图中的字段特征,其次,同义字段对齐,计算模板图与待对齐图中两两字段特征之间的相似度,定位模板图和带对齐图的同名同含义字段,得到配对的字段对,最后,精确配对位置对齐及配对点优选,进而完成图像对齐。
本发明公开了一种基于类别信息对齐的图像文本跨模态检索方法,其目的是保持不同语义类别实例(图像文本)之间的区分,同时消除异构性差异。为了实现这一目的,本发明创新性地在公共表示空间即图像文本公共空间中引入类别信息来最小化区分损失,并引入跨模态损失来对齐不同的模态信息。此外,本发明还采用类别信息嵌入的方法来生...
摘要 本发明属于计算机视觉与自然语言处理技术领域,公开了一种基于互补语义对齐和对称检索的图像‑文本互检索方法,采用卷积神经网络提取图像的深度视觉特征;利用基于目标的卷积神经网络和基于场景分布的卷积神经网络融合的模型提取深度视觉特征,确保视觉特征包含目标和场景多重互补语义信息;利用长短期记忆网络对文本进行编码,...
Imagen 是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的真实感和深度的语言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 语言模型在理解文本方面的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 增加Imagen 中语言模型的大小可以大大提高样本保真度和图像-文本对齐不仅仅是增加图像扩散模型的大小。 Imagen 在 COCO 数据...
哈工大、清华新研究:用文生图提升文生视频 | 文本到图像扩散模型(T2I)在创建逼真、美观的图像方面已经展现出强大能力。相反,由于训练视频的质量和数量不足,文本到视频扩散模型(T2V)在帧质量和文本对齐方面仍然远远落后。 来自哈尔滨工业大学、清华大学的研究团队提出了一种无需训练、即插即用的方法——VideoElevator...
双击插入的剪贴画,打开“设置图片格式”对话框,选定“版式”选项卡,将环绕方式设置为“四周型”,居中对齐,单击“确定”按钮。 [参考结果] 素数与密码 本世纪七十年代,几位美国数学家提出一种编码方法,这种方法可以把通讯双方的约定公开,然而却无法破译密码,这种奇迹般的密码就与素数有关。 人们...
参考线是辅助精确绘图时作为参考的线,它只是显示在文档画面中方便对齐图像,并不参加打印,可以移动或删除参考线,也可以锁定参考线,以免不小心移动它,它的优点在于可以任意设定它的位置。 1-2.在Photoshop CS4中建立一个新页面,练习使用基本的工具。选定画笔,在画布上所以地绘制一些图形和线条。选定...
在MaPa首先将3D形状分解成多个分段,然后使用分段控制的扩散模型来生成与各个网格部分对齐的2D图像。接着系统会使用这些图像来初始化材质图的参数,并进一步通过微调这些参数来匹配用户所期望的文本描述。研究人员进行了广泛的实验,结果表明MaPa在真实感、分辨率和可编辑性方面都优于现有的解决方案,对于需要快速迭代和调整材...