但新的方法clip-interrogator可以通过提供图片生成一段描述的信息,底层模型还是通过CLIP和BLIP实现的,这里就和大家分享一下使用方法和效果。 实验结果 第一张输入图片: 生成文本为: a mountain range is reflected in a lake, by Peter Snow, symmetrical!, icey tundra background, very very very beautiful!山脉倒...
ClipInterrogator节点在以下场景或应用中特别有用: AI绘画:在生成艺术作品时,ClipInterrogator可以帮助艺术家快速获取与图像内容相关的提示词,从而更精确地控制生成过程。 图像反推:在需要从图像中反推出原始提示词的场景中,ClipInterrogator能够提供有价值的参考信息。 图像分析与理解:在图像分析任务中,ClipInterrogator生成的...
fromclip_interrogatorimportConfig,Interrogator,LabelTable,load_listfromPILimportImageci=Interrogator(Config(blip_model_type=None))image=Image.open(image_path).convert('RGB')table=LabelTable(load_list('terms.txt'),'terms',ci)best_match=table.rank(ci.image_to_features(image),top_count=1)[0]print...
又不想每次都得开webui,便简单缝了一个GUI打了个包,如果能帮到大家那是最好,整包之后会在评论区置顶。打标器支持自然语言,blip+clip打标。 Clip Interrogator项目地址:https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator tag管理器项目地址:https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/tree/mast...
clipinterrogator教程：访问平台：首先，您需要访问clipinterrogator的GitHub仓库或在线体验平台huggingfaceclipinterrogator。安装：对于希望使用BLIP2最新版本WIP的用户，可以通过执行特定命令来安装clipinterrogator。快速开始：安装完成后，您可以通过将代码中的’image_path’替换为您的图片路径来使用快速...
文字生成图片是近年来多模态和大模型研究的热门方向,openai提出的CLIP提供了一个方法建立起了图片和文字的联系,但是只能做到给定一张图片选择给定文本语义最相近的那一个,实际项目开发中我们总是需要从一张图片获取描述,clip-interrogator应运而生。 代码:https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator ...
文字生成图片是近年来多模态和大模型研究的热门方向,openai提出的CLIP提供了一个方法建立起了图片和文字的联系,但是只能做到给定一张图片选择给定文本语义最相近的那一个,实际项目开发中我们总是需要从一张图片获取描述,感谢社区的活力,clip-interrogator应运而生。
1. 近期，stable-diffusion模型广受好评，实现了将文字转换成图片的功能。2. 然而，是否有一种方法可以根据图片生成对应的文字描述呢？实际上，这种想法与Clip中的相似度算法相似，但Clip仍然需要提供多个文字描述，无法实现智能化自动生成。3. 新的clip-interrogator方法通过提供图片，能够自动生成一段描述...
假期玩了玩 Hugging Face,发现上面挺多有意思的模型,例如CLIP-Interrogator,上传一张图,它就能生成输入给Stable Diffusion的prompt,得到与上传图像最类似的图像。因此突发奇想,试试手机相册里随机的选择一些…
输入:python.exe -m pip install clip-interrogator==0.6.0 安装clip-interrogator之后,重启ComfyUI 我们按照下图找到CLIP询问机节点 然后我们尝试反推一下这个图像,执行队列 可以看到图像已经反推出来了。 通过反推词生图反查推词质量 首次使用CLIP询问及,后台会下载模型,大概率也会下载失败,文末我整理的网盘下载:clip...