Openai CLIP模型 02:14:08 Openai Dalle2建模分析 02:02:54 1-环境配置与数据集概述 08:32 2-数据与标注文件介绍 12:58 3-基本流程梳理并进入debug模式 09:25 4-数据与图像特征提取模块 12:56 5-体素索引位置获取.mp4 11:07 6-体素特征提取方法解读 08:41 7-体素特征计算方法分析 12:17 ...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一个多模态模型,它将图像和文本两种不同模态的数据融合在一起进行处理。在CLIP中,模型首先对图像和文本进行编码,然后通过对比学习的方式,让模型学会从两种模态中提取共同的特征。这样,CLIP能够实现跨模态检索和识别等功能。 BLIPBLIP(Basic Language-Image Pre-training)...
BERT-as-service全新升级经过三年的沉淀，BERT-as-service迎来了重大更新，全新推出的CLIP-as-service不仅继承了其高并发、模块化以及用户友好等核心特性，更进一步实现了文本与图像表征向量的同步生成。想要了解更多，不妨访问其GitHub仓库：https://github.com/jina-ai/clip-as-service这一强大工具，源自OpenAI在2021年...
一般处理视频数据首先需要按每秒钟x帧(fps)的频率去对视频做抽取,然后将n个连续的frame组成一个片段(clip),这样视频就被切割成了很多不重叠的片段。对于每一个片段clip(包含m个frame)使用CV领域中pretrained模型(如ResNet等)抽取特征向量(visual features),最终视频被表示成特征向量的序列。 从视频中抽取出来的特征...
CLIP全称是Contrastive Language–Image Pre-training,一种基于对比文本-图像对的预训练方法。为什么要介绍CLIP呢?因为现在大火得Stable Diffusion 并不是单一模型,而是多个模型组成。其中会用到一个 Text encoder 将用户的文本输入进行编码,这个 text encoder 就是 CLIP 模型中 text encoder deephub 2023/09/14 1.3K0...
模型的结构如图Fig 1所示,包含一个视觉Encoder和文本Decoder,文中的视觉Encoder用到了预训练的CLIP模型中的视觉Encoder,Decoder则是一个自回归Transformer,且参数随机初始化。视觉Encoder提取的图像特征(对于视频,则是将采样的多帧对应的视觉特征进行连接)和文本特征连接之后,作为Text Decoder的输入,然后通过自回归的方式得...
一般处理视频数据首先需要按每秒钟x帧(fps)的频率去对视频做抽取,然后将n个连续的frame组成一个片段(clip),这样视频就被切割成了很多不重叠的片段。对于每一个片段clip(包含m个frame)使用CV领域中pretrained模型(如ResNet等)抽取特征向量(visual features),最终视频被表示成特征向量的序列。
可以看到类似于 integer 量化，FP 量化也会加入一个 full-precision 的缩放因子 (scaling factor) 来缩放 input 到合适的区间。而缩放因子在运算矩阵乘法的时候，和低比特的矩阵乘法分开计算，所以并不会造成很大的 overhead。融入了这个 full-precision 的缩放因子之后，不同的 quantized tensor 能够被相应地 clip ...
Imagen背后的主要思想是增加文本编码器的大小比增加DM的大小可以给生成模型带来更多的好处。所以CLIP被替换为T5-XXL。 从图像生成文本的模型 本节中的模型通常被称为多模态模型,因为它们在生成文本的同时能够分析不同性质的数据。生成的文本可以是自然语言,也可以是一组命令,例如机器人的命令。
结果在潜在空间中进入DM解码:如果条件是一个向量,则在步骤的输入处与潜在向量连接,如果是一个向量序列,则用于不同U-Net层的交叉注意。对于文本提示使用CLIP向量。 这个通用的模型可以被训练用于不同的任务:文本到图像,着色,绘画,超分辨率。 4、Imagen Google / 2022 ...