与最初的v1版本相比,Stable Diffusion 2.0版本使用全新的文本编码器(OpenCLIP)训练文本到图像模型,这大大提高了生成图像的质量。与SD 1.0中所使用的含有630万文本模型参数的ClipText相比,OpenCLIP文本模型参数多达3.54亿。此版本的文生图模型可以生成默认分辨率为512x512像素以及768x768像素的图像。此外,该模型在LAIO...
小伙伴们,大家好,欢迎收看 AI-OMG 出品的 StableDiffusion ComfyUI 究极综合教程第3期的第4节。我是绘师冉 O(∩_∩)O 下面,请小伙伴们,调整好最佳的状态。这期主要讲解的是,如何通过 Manager 管理器中的 Install Missing Custom Nodes 安装缺失节点功能,安装工作流中缺失的 Advanced CLIP Text Encode 高级...
labels in tqdm(DataLoader(dataset, batch_size=100)): features = model.encode_image(images.to...
image = preprocess(Image.open("red_envelogp.png")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["plane", "dog", "a cat","bird"]).to(device) with torch.nofeatures = model.encodefeatures = model.encode_text(text) logits_per_image, logits_per_text = model(image, text) # 计算图文...
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-...
(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...
4. 优势 CLIP 在多个任务上展示出了超越传统监督学习模型的能力，尤其是在以下几个方面：广泛的任务处理能力：由于它的预训练数据集来自互联网，CLIP 具有处理各种复杂任务的能力，而不仅仅是单一任务的分类模型；零样本学习（zero-shot learning）：CLIP 可以在不需要任务特定的微调情况下，直接在没有见过的任务上...
def encode_text(self, text): x = self.token_embedding(text).type(self.dtype) # [batch...
latent=autoencoder.encode(image.to("cuda",dtype=torch.float16)).latent_dist.sample() rec_image=autoencoder.decode(latent).sample rec_image=(rec_image/2+0.5).clamp(0,1) rec_image=rec_image.cpu().permute(0,2,3,1).numpy() rec_image=(rec_image*255).round().astype("uint8") ...