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...
模型部分 图1 在本研究中,作者利用医学界中包含在公开的医学文献和教科书的集体知识来教授一个AI模型——MONET,该模型用医学相关的概念丰富地注释医疗图像(见图1a,b)。根据用户预定义的概念列表,MONET为每个概念的图像分配分数表明图像代表该概念的程度。作者专注于皮肤科以展示其多功能性,因为皮肤科在不同肤色和...
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...
图片-文本对齐(multi-modal alignment) 给定构造好的图文关系对,让模型来判断文本是否是对应图片的描述,具体是使用《IMG》以及《CLS》表示来判断文本是否是对于图像的描述。 下游任务 作者将该模型应用到视觉问答(Visual Question Answering)、视觉常识推理(Visual Commonsense Reasoning)、指示表达定位(Grounding Referring ...
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...
最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型,没有采用当下大火的扩散(diffusion)模型,而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能,相比扩散或自回归(autoregressive)模型,Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf ...
文本生成图像模型难以理解包含“not”、“but”、“ except ”和“without”等否定词的提示。尽管Midjourney针对这种情况提供了一个特殊的命令 (--no),但你可以通过避免负面措辞而用正面措辞提示来绕过这个问题。 2. 艺术形式 艺术形式是提示的关键部分。提示常用的艺术形式有: ...
特征抽取:图像和文本特征首先由各自独立的视觉和文本编码器提取; 特征映射:将特征投影到联合嵌入空间中,使其具备语义可比性; 相似性计算:计算相似性值以度量图像和文本嵌入间的语义关联程度; 优化目标:为优化过程选择合适的训练目标以拟合模型使其具备强大的能力; ...
CLIP还显示出地理偏见，因为得分最低的大多数国家来自低收入非洲国家。这种偏见可能会消除大型图像数据集中的多样性，并导致低收入、非西方家庭在依赖 CLIP 的应用程序中代表性不足。在这两张带有冰箱标签的图片中，CLIP对右边的图片进行了评分，该图片来自较富裕的家庭，高于左边的图片。“许多人工智能模型旨在通过利用...