text = clip.tokenize(text_snippets).to(device) print(text.shape) 这将返回文本张量形状 torch.Size([3, 77]) 现在可以通过从CLIP模型中调用“encode_text”方法来提取文本特征,如下所示 with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text) print(text_features.shape) 4.比较图像嵌入和文本...
(10)encode_text 函数 (11)前向传播函数 forward 示例:CLIP零样本分类 零. 背景引入 深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了迅猛发展,涌现出一系列经典的模型应用框架。就计算机视觉而言,经典模型包括 AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet以及 ViT等,而在自然语言处理领域,我们看到了 Transformer、GPT以及 BERT...
text_tokens = cn_clip.clip.tokenize(["侧空翻"]).to(device) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text_tokens) text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True) print(f"{text_features[0][:5]}") # 只输出前五个以方便显示 10次调用模型生成embedding,结果都...
3.4 通过安装缺失节点安装Advanced CLIP Text Encode高级文本编码器节点-ComfyUI究极综合教程第3期的第二节 07:10 3.5-ComfyUI-Custom_Nodes_AlekPet中文提示词输入插件安装使用-StableDiffusion ComfyUI究极综合教程 17:42 3.5番外篇-ComfyUI-翻译器和提示词辅助工具-AI-OMG出品的Stable Diffusion ComfyUI究极综合...
encode_text(text) logits_per_image, logits_per_text = model(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print("Label probs:", probs) # 输出相似度概率 结论 CLIP模型作为多模态学习领域的杰出代表,通过对比学习实现了图像与文本之间的跨模态理解。其强大的特征表示能力...
features = model.encode_image(image) # 图像提特征# text_features = model.encode_text(text） ...
import base64from io import BytesIOfrom PIL import Imageimg = Image.open(fn)img_buffer = BytesIO()img.save(img_buffer, format=img.format)byte_data = img_buffer.getvalue()base64_str = base64.b64encode(byte_data) # bytes 下列文件已经完成预处理，可用于测试：# trainhttps://atp-modelzoo-...
text = clip.tokenize(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) # 对特征进行归一化,请使用归一化后的图文特征用于下游任务 ...
image_feature就是经过CLIP的编码器得到的特征 编码文本 prompt ="a photo of a cat"text_tokens = tokenize([prompt]).to(device) text_features = clip_model.encode_text(text_tokens) text_features就是得到的特征。
image_feature就是经过CLIP的编码器得到的特征 编码文本 代码语言:text 复制 prompt = "a photo of a cat" text_tokens = tokenize([prompt]).to(device) text_features = clip_model.encode_text(text_tokens) text_features就是得到的特征。 本文参与...