def __init__(self, image_filenames, captions, tokenizer, transforms): """ image_filenames and cpations must have the same length; so, if there are multiple captions for each image, the image_filenames must have repetitive file names """ self.image_filenames = image_filenames self....
inputs=[image_urls, prompt], outputs=[search_image, plot]) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=50073) 效果图如下: 示例1 示例2 参考文献: CLIP:多模态领域革命者:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/371319 CLIP in Hugging Face:https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/cli...
CLIP可用于图像分类任务,CLIP将图像与其对应的文本描述相关联的能力使其能够很好地泛化到新的类别,并与其他图像分类模型相比提高性能。比如说HuggingFace提供了的这个简单的例子 from PIL import Imageimport requestsfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModelmodel = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-...
然后是huggingface团队在CLIPModel中的损失函数实现(详见参考资料2):image_embeds=vision_outputs[1]imag...
比如说HuggingFace提供了的这个简单的例子 from PIL import Image import requests from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") ...
此前CLIP只有官方英文版本,如果想在中文领域尤其是业务当中使用这种强大的表征模型,需要非常麻烦的翻译工作。近期达摩院提出中文版本CLIP,Chinese CLIP系列,在ModelScope和Github均已开源,并且代码也已经并入Huggingface Transformers,在检索任务上效果非常好。这里就根据Chinese CLIP官方介绍来做个简单的快速上手指南。
model.encode_image(image: Tensor) 给定一批图像,返回由CLIP模型的视觉部分编码的图像特征。 model.encode_text(text: Tensor) 给定一批文本tokens,返回由CLIP模型的语言部分编码的文本特征。 model(image: Tensor, text: Tensor) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,包含对应于每个图像和文本输入的logit分数。
text_model(x=x)) def get_image_features( self, pixel_values: Union[None, torch.FloatTensor, BatchFeature] = None, *_, **__, ) -> torch.FloatTensor: x = ( pixel_values.pixel_values if isinstance(pixel_values, BatchFeature) else pixel_values ) return self.visual_...
在线体验huggingface-clip-interrogatorhuggingface-clip-interrogator2 clip-interrogator原理 首先,clip-interrogator会使用BILP生成一段对图片的自然语言描述。 接下来会根据四种模式,从data文件夹下的txt文件中组合出文字生成图片常用的prompt,通过CLIP进行编码,然后将图片也用CLIP进行编码,计算出相似度最大的一组prompt,和...
Huggingface's transformers library is a great resource for natural language processing tasks, and it includes an implementation of OpenAI's CLIP model including a pretrained model clip-vit-large-patch14. The CLIP model is a powerful image and text embedding model that can ...