CLIP 等多模态模型通过将图像等复杂对象与易于理解、生成和解析的文本描述联系起来,开辟了新的 AI 用例。但是,像 CLIP 这样的现成模型可能无法代表特定领域中常见的数据,在这种情况下,可能需要进行微调以使模型适应该领域。 这篇文章展示了如何根据《纽约客》杂志的卡通图像和这些卡通的笑话标题微调 CLIP 模型。它基于...
引入Robotic-CLIP模型:提出了一个新的模型,旨在通过动作数据增强机器人对视觉语言的理解能力。 大规模动作数据集:收集了并标注了大规模的动作用于模型训练,确保数据质量和相应的掩码引导动作。 新的微调技术:提出了一种新的微调技术,使模型能够在学习新动作概念的同时避免遗忘之前学到的知识。 零样本学习:实现了零样本...
当该团队将 LLM2CLIP 应用于多模态大模型 LLaVA 的训练时,显著提升了 LLaVA 在复杂视觉推理任务中的表现。 LLaVA 的视觉编码器通过 LLM2CLIP 微调后的 CLIP 增强了对细节和语义的理解能力,使其在视觉问答、场景描述等任务中取得了全面的性能提升。 总之,该团队希望通过 LLM2CLIP 技术,推动大模型的能力反哺多...
CLIP(对比语言图像预训练)是一种训练大规模视觉语言模型的方法,它在很多下游任务中都表现出了令人印象深刻的零样本分类和检索性能。不过,为了充分发挥CLIP的潜力,通常还是需要进行一些微调。但是,微调不仅资源密集,而且有时候还不太稳定。 最近的一些方法虽然试图避免微调,但还是需要访问目标任务分布的图像。这篇文章提出...
【CLIP模型微调工具:命令行界面下的CLIP模型微调代码,支持自定义训练和优化,提高模型在特定数据集上的表现和准确性】'CLIP-fine-tune' GitHub: github.com/zer0int/CLIP-fine-tune #CLIP模型# #微调# #机器学习# û收藏 18 评论 ñ12 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时...
基于CLIP微调的扩散模型安全化 吴平, 林欣 华东师范大学 计算机科学与技术学院 摘要:扩散模型变革了文本–图像生成领域, 使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品. 然而, 由于训练数据集庞大且未经过滤, 文本–图像生...
github 主仓库地址( pt 模型文件可以在 release 下载): https://github.com/OysterQAQ/ACG2vec 使用danburoo2021 数据集对 clip ( ViT-L/14 )模型进行微调。 0-3 epoch 学习率为 4e-6 ,权重衰减为 1e-3 4-8 epoch 学习率为 1e-6 ,权重衰减为 1e-3 ...
采用本地自定义数据集微调CN_CLIP模型,程序报错,后面自行debug发现是trainer.py中dataloader返回的batch_data为空 程序报错如下: Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2024.1.4\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1551, in _exec ...
如何将现有的图像 - 文本多模态大模型(例如 OpenAI CLIP)用于视频内容理解,是一个非常实用且具有前景的研究课题。它不仅可以充分挖掘图像大模型的潜力,还可以为视频大模型的设计和研究铺平道路。 在视频内容理解领域,为节省计算 / 数据开销,视频模型通常 「微调」图像预训练模型。而在图像领域, 最近流行的语言 - ...
对比语言图像预训练(Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP) 已成为计算机视觉社区通向自然语言领域的一种常用的方法,CLIP模型在各种下游任务上都展示除了强大的零样本(zero-shot)分类和检索性能。然而,为了在特定的下游任务上充分发挥其潜力,微调CLIP仍然是一个必需的步骤。对于普通的视觉任务而言,微调时需要访问...