论文:VQGAN-CLIP: Open Domain Image Generation and Editing with Natural Language Guidance (1)研究动机 VQGAN-CLIP 的核心思想是利用预训练的 CLIP 模型作为“指导”,来控制 VQGAN 生成图像的过程。通过最大化生成图像和文本描述在 CLIP 嵌入空间中的相似性,实现了通过自然语言进行开放域图像生成和编辑的目标,...
目录 收起 CLIP VQGAN VQGAN-CLIP Stable-Diffusion 最近在做文本生成的扩散的一些实验,也顺便阅读了几篇与stable-diffusion相关的经典的图像扩散论文。以防自己忘记,稍加梳理后记录以下几文的核心大意于此: CLIP:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision VQGAN: Taming Transformers ...
在线玩耍地址: huggingface.co/spaces/akhaliq/VQGAN_CLIP 👨🏼🎤👩🏻👨🏻💼👤🦸🏻🧑🏻🎤
先看看结果,这几个你们都认识吗,它们分别是:蒜头蛤蟆、喷火蜥蜴、呲水王八和黄皮耗子。不得不说,现在的AI技术真的太强大了😆 VQGAN+CLIP(Vector Quantised General Adversarial Network + Contrastive Language - Image Pre-training)是最近新兴的“数据艺术”的最新研究之一,现在已被用于创作一些令人惊叹的艺术作品。
使用VQGAN+CLIP可以从图鉴文本描述中生成神奇宝贝。具体来说：技术基础：这一成就源于VQGAN+CLIP技术的结合。VQGAN部分基于预训练的文本库生成图像，而CLIP部分则将图像与标题进行关联，指导生成过程。实验过程：实验中使用了名为“imagenet_16384”的预训练模型，并在免费的Colab平台上利用GPU进行实验。为了...
VQGAN+CLIP在Colab上有很多版本，我们经过对比选择了一个加入额外优化和池化技巧，在速度和质量上都比较出色的一个（链接在文章末尾）。第1步和第2步，按顺序执行就好。第3步，选择使用的模型，默认的是用ImageNet训练的。第4步设置参数，一般情况下只需要在texts里填上要生成的内容，用“|”分隔。width和height...
VQGAN+CLIP的工作原理是，VQGAN部分基于预训练的文本库生成图像，而CLIP部分则将图像与标题进行关联，指导生成过程。模型使用不同的图像集训练，以便在推理时结合大量标题，生成图像呈现出所给标题的综合效果。我们使用了名为“imagenet_16384”的预训练模型，并在免费的Colab平台上利用GPU进行实验。为了寻找...
Create a new virtual Python environment for VQGAN-CLIP: conda create --name vqgan python=3.9 conda activate vqgan Install Pytorch in the new enviroment: Note: This installs the CUDA version of Pytorch, if you want to use an AMD graphics card, read theAMD section below. ...
AliceMind-PALM模型不支持图片生成任务。需要参考现有图片生成模型如DALLE,为PALM补充下游图片生成的代码; 调研并实现图片生成代码的训练和推理; 待解决的问题 缺少算力提供 独立完成调研与代码调试 主要工作 调研大量文字到图片模型,最终找到VQGAN+CLIP 完成代码的调试,将PALM生成的文字接入到搭建好的模型 ...
VQ-GAN+CLIP的输出看起来不像是The Big Sleep那样的绘画,而更像一个雕塑。 这个结果有些出乎意料,只是把生成模型从Big-Gan换成VQ-Gan,就能获得一个全新风格的「艺术家」。 当然,这也从侧面说明了CLIP的通用性:可以插入任何一个生成模型,并在之后产生具有全新风格和形式的艺术。