LLM2CLIP语言模型解锁丰富视觉表现 | CLIP 是当今最重要的多模态基础模型之一,它使用简单的对比学习损失对大规模图像-文本对将视觉和文本信号对齐到共享特征空间中。是什么推动了 CLIP 的功能?自然语言(人类知识的载体)提供的丰富监督信号形成了强大的跨模态表示空间。因此,CLIP 支持各种任务,包括零样本分类、检测、分...
【第四步】:在immich后台修改模型名称 依次点击右上角的“Administration”→左侧的“Settings”→“Machine Learning Settings”→“Smart Search”,在CLIP MODEL里填入“XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus”,然后保存。如下图: 【第五步】:查看运行状态 看一下“immich-machine-learning”容器的日志,如果显示:“Loadi...
官方教程的地址:https://immich.app/docs/administration/backup-and-restore/ 本文备份教程基于docker-compose来部署,这个备份其实就是新建了个容器,用容器实现自动备份,镜像名称:prodrigestivill/postgres-backup-local 不用担心这个容器,日常资源占用极小,我这边的内存占用是10M左右 直接在docker-compose.yaml文件里加入...
语言大模型主流是decoder-based的GPT生成式模型 图像表征模型主要还是transformer-ViT模型 图文模态对齐模型如 CLIP\ ALBEF\ BLIP 图文转换与多模型LLM如BLIP2 \ LLaVa 多模态增强的CV大模型 如 SAM、DINOV2 可以一致确认的是 大模型在各类型数据的泛化能力更优,但精度方面在不同的数据表现不同,总之更适合全场景...
SAM+CLIP,会擦出什么样的火花!模型组合大法霸榜图像分割Zero-Shot!#计算机 #人工智能 #ai #算法 #论文 - AI做题家于20231028发布在抖音,已经收获了9924个喜欢,来抖音,记录美好生活!