项目地址:https://github.com/xinchengshuai/Awesome-Image-Editing 图2.综述框架 图像编辑旨在根据用户的特定需求编辑给定的合成图像或真实图像。作为人工智能生成内容(AIGC)领域中一个有前景且具有挑战性的领域,图像编辑得到了广泛研究。 近期,大规模文生图(T2I)扩散模型驱动了图像编辑技术的发展。这些模型根据文本提...
文生图的基石CLIP模型的发展综述 CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年...
文生图的基石CLIP模型的发展综述 CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年...
文生图的基石CLIP模型的发展综述 CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年...
简介:CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是OpenAI在2021年发布的多模态模型,用于学习文本-图像对的匹配。模型由文本和图像编码器组成,通过对比学习使匹配的输入对在向量空间中靠近,非匹配对远离。预训练后,CLIP被广泛应用于各种任务,如零样本分类和语义搜索。后续研究包括ALIGN、K-LITE、OpenCLIP、MetaCLIP...
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。
综述提出的统一框架将编辑过程表示为不同算法族的组合,并通过全面的定性和定量实验来说明各种组合的特性以及适应场景。 本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 前言: 提出解决一般性编辑任务的统一框架!近期,复旦大学FVL实验室和南洋理工大学的研究人员对于多模态引导的基于文生图大模型的图像编辑算法进行了...