CLIP-fine-tune:微调你自己的clip模型 01:10 TiTok和TurboEdit以及Imagine yourself方法介绍 01:44 DEGAS:全身段高斯化身(数字人) 01:35 UniPortrait多角色IP类框架,MegaFusion高分辨率的SD模型 00:51 Sapiens(智人): Meta的人类视觉模型基础的新方法一览 00:48 RB-Modulation 谷歌基于随机最优控制的扩散模...
作者还提到,最后对性能进行Fine-Tune时,使用了更大尺寸的图像(336x336),这种Fine-Tune可以提高性能,这个技巧来自于先前的研究。 在接下来的文章中,如果没有特别说明,提到CLIP时都指的是这个最大、最好的模型。至此,我们完成了文章第二章的内容。 实验 在实验部分的开头,作者首先介绍了什么是"zero-shot transfer"...
validation_hf_dataset=load_dataset('csv', data_files='validation.txt',sep=',')然后像这样创建MS...
手把手写深度学习 finetune clip deep young手写机器 一、深度学习 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息...
工程技巧 fine-tune:在更大尺寸上～,提升性能。 实验 zeroshot 推理 之前主要是学习特征的能力,学到好的特征,但是下游任务还是要需要带标签数据去微调,但是有可能不好收集下游数据,并且 distribution shift的问题。 借助文本训练又大又好,训练一个模型并且不微调。文本作引导,灵活地做zeroshot的迁移学习。
finetuneclip用的数据量根据具体任务和要求而变化。FinetuneCLIP是一个基于OpenAI的CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型进行微调的方法。微调是指在预训练模型上进一步训练特定任务或领域的模型。
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