CLIPDraw基于的预训练CLIP模型是根据大量在线数据进行训练的,因此可能包含我们所不期望的耦合或偏差,该问题在CLIP paper也有所讨论。 我们必须认识到,CLIPDraw形成的符号或连接不一定反映人类文化,而是用于训练原始CLIP模型的数据产物。在这种设置中,人工智能合成的艺术图像在没有人工参与的情况下运行时可能会产生不想要的...
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", clip_sample=False, set_alpha_to_one=False) return vae, unet, tokenizer, text_e...
Image Encoder Pre-training: 在这个方面,经历了从CLIP预训练到DINOv2仅视觉的图像编码器的过程;MM1尝试从两个维度进行ablation:image resolution and image encoder pre-training objective.Contrastive lossesReconstructive losses: 对于密集预测更友好;一些总结:As we can see in Table 1, increasing image resolution ...
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", clip_sample=False, set_alpha_to_one=False) return vae, unet, tokenizer, text_e...