Stable diffusion 使用 CLIP ViT-L/14 作为文本编码器。 CLIP是一个预训练的文本-图像对应神经网络。下图是CLIP训练的基本原理第一步,将N张图片的自然语言文字描述作为一个输入,图片本身作为另一个输入,对应的对(N个)作为正激励,不对应的对(N^2-N个)作为负激励,进行训练。 之前的文本-图像神经网络的关键词基...
Transformer的强大之处在于它能够处理长序列数据,并且能够有效地捕获上下文信息。 ViTViT(Vision Transformer)是Transformer在计算机视觉领域的扩展。传统的卷积神经网络(CNN)在处理图像数据时,需要通过卷积操作提取局部特征,而ViT则采用类似于Transformer的架构,将图像划分为固定大小的patches,并对每个patch进行编码。这样,ViT...
研究者使用各种 ImageNet 变体对稳健性进行了评估,结果发现,虽然 ViT 和 ConvNeXt 模型的平均性能相当,但除 ImageNet-R 和 ImageNet-Sketch 外,有监督模型在稳健性方面普遍优于 CLIP。在可迁移性方面,通过使用 19 个数据集的 VTAB 基准进行评估,有监督的 ConvNeXt 优于 ViT,几乎与 CLIP 模型的性能相当。 合...
在ViT中,使用可学习的向量来表示<cls>词元而不是像BERT那样使用固定的向量:因为预训练是有监督的,使用可学习的向量来表示词元可以使模型更好地适应具体任务的特征。 在代码中,没有在向量和编码器输入之间添加全连接层,这样做为什么没有导致向量参数更新不稳定:ViT使用了一种称为"学习率预调整"的技巧,该技巧有助...
从上面两张表,可以看出CLIP-ViT-B的grid特征的性能较差,作者认为这是因为ViT特征图内缺乏视觉定位的特性。 5.4. Qualitative Comparison of CLIP Variants 上图展示了CLIP-ViT-B和CLIP-Res50的Grad-CAM可视化的结果。 6 总结 在本文中,...
3. ViT 的形状偏差更大。 监督与 CLIP 1. 尽管 CLIP 模型在可转移性方面更胜一筹,但有监督的 ConvNeXt 在这项任务中表现出了竞争力。这展示了有监督模型的潜力。 2. 有监督模型在稳健性基准方面表现更好,这可能是因为这些模型都是 ImageNet 变体。
2. 有监督的 ConvNeXt 比有监督的 ViT 校准效果更好。 稳健性和可迁移性 模型的稳健性和可迁移性对于适应数据分布变化和新任务至关重要。研究者使用各种 ImageNet 变体对稳健性进行了评估,结果发现,虽然 ViT 和 ConvNeXt 模型的平均...
论文聚焦 ImageNet 准确性之外的模型行为,分析了计算机视觉领域的四个主要模型:分别在监督和 CLIP 训练范式下的 ConvNeXt(作为 ConvNet 的代表)和 Vision Transformer (ViT) 。 所选模型的参数数量相似,且在每种训练范式下对 ImageNet-1K 的准确率几乎相同,确保了比较的公平性。研究者深入探讨了一系列模型特性,如...
3. ViT 的形状偏差更大。 监督与 CLIP 1. 尽管 CLIP 模型在可转移性方面更胜一筹,但有监督的 ConvNeXt 在这项任务中表现出了竞争力。这展示了有监督模型的潜力。 2. 有监督模型在稳健性基准方面表现更好,这可能是因为这些模型都是 ImageNet 变体。
zer0int还发布过一个LongCLIP模型，模型地址https://huggingface.co/zer0int/LongCLIP-GmP-ViT-L-14 这取决于情况。CLIP-L 的输入最大为 77 个 tokens，但有效注意力大约适用于 20 个 tokens。CLIP 中有许多情况下 1 个 token = 1 个单词，所以它能“关注”的内容大约是 15-25 个单词。如果你描述一个...