图像和文本模型有: VideoBERT; VDBERT; VLBERT; ViLBERT; ImageBER; LXMERT; VisualBERT; MBERT; UnicoderVL; UNITER; PixelBERT; FashionBERT…… 它们几乎同时提出,有细微的变化,但是基本思想相同。使用Transformer同时处理图像和文本,并且大多数选择的Transformer架构是BERT。这里给出了BERT相关论文的地址感兴趣的同...
它的做法是,在小的、干净的数据集上先训两个模型:一个是“看图说话”模型(也就是 captioner),喂一张图能生成对应的描述图像的文本;另一个是“判断文本和图片是否匹配”模型(也就是 filter)。 在训练多模态模型的过程中,先用 captioner 给这张图生成文本 Y',然后把生成的文本和原始数据集里的文本 y 喂给过...
VLE模型采用双流结构，与METER模型结构类似，由两个单模态编码器（图像编码器和文本编码器）和一个跨模态...
Visual transformers (ViT) 通过将每个图像划分为多个块 (patch) 并将这些块按顺序输入给模型,从而将相同的前缀概念应用于图像。利用这个想法,SimVLM 实现了这样一种架构,将图像块序列和前缀文本序列串接起来作为最终的前缀,输入给编码器,然后由解码器来预测该文本序列的接续文本。上图描述了该思想。SimVLM 模型首先...
构建可信赖和透明的基于图像的医疗人工智能(AI)系统需要在开发流程中的所有阶段对数据和模型进行审查。理想情况下,数据和相关AI系统可以使用医生已熟悉的术语来描述,但这需要医疗数据集密集地注释有语义意义的概念。在本研究中,作者提出了一种基础模型方法,名为MONET(医学概念检索器),它学习如何将医疗图像与文本连接,...
CLIP模型的核心思想是通过对比学习来预训练一个能够同时理解图像和文本的模型。具体来说,模型将大量的图像-文本对作为输入,通过两个独立的编码器(图像编码器和文本编码器)分别提取图像和文本的特征向量,并将这些特征向量嵌入到一个共享的语义空间中。在这个空间中,相似的图像和文本会相互靠近,而不相关的则会远离。
我们提出了 Muse，这是一个文本到图像的 Transformer 模型，它在图像生成性能上实现了最先进的水平，同时...
Imagen是一个基于文本到图像扩散的生成器,建立在大型转化器语言模型上。 文本-图像模型接受文本输入如“一只骑自行车的狗”并产生相应的图像,这种工作已经做了多年,但最近在质量和可及性方面有了巨大的飞跃。 其中一部分是使用扩散技术,基本上是从一个纯噪音图像开始,然后慢慢地一点一点地完善它,直到模型认为它不能...
对于Part-Image Generation 任务,研究者尝试着在给定的图像上增加或修改字符,实验结果表明 TextDiffuser 生成的结果很自然。 ▲ 文本修复功能可视化 总的来说,本文提出的 TextDiffuser 模型在文本渲染领域取得了显著的进展,能够生成包含易读文本的高质量图像。未来,研究者将进一步提升 TextDiffuser 的效果。
CLIP的模型如下图所示: CLIP 能够成功,并且很难自己复现的一个重要原因就是CLIP用了大量的训练数据以及训练资源,真的可以说是大力出奇迹。CLIP用了4亿的图像文本对进行训练。 伪代码如下: 编码:通过图像&文本编码器,得分图像和文本特征。 投影:首先通过投影矩阵将图像及文本特征映射到相同的维度大小,在进行L2 ...