主函数是CLIP模型的入口,它负责加载模型、预处理输入数据、调用编码器和计算相似度等任务。 4. Image Encode代码解读 Image Encode部分主要实现了图像编码器的功能,包括图像划分、Patch投影变换、CLS Token插入和Transformer编码等步骤。 5. Text Encode代码解读 Text Encode部分主要实现了文本编码器的功能,包括文本分词、...
CLIP在训练过程中,取一个batch_size的图像文本对,图像经过Image Encode, 文本经过Text Encoder,然后在向量之间计算余弦相似度,结果就如图像所示,对象线上的元素分别是一一对应的。那么文本编码和图像编码之间的相似度的也该是最高的,即在对比学习中,对角线上的元素即为正样本,其余非对角线元素为负样本。因此这个模型...
CLIP在训练过程中,取一个batch_size的图像文本对,图像经过Image Encode, 文本经过Text Encoder,然后在向量之间计算余弦相似度,结果就如图像所示,对象线上的元素分别是一一对应的。那么文本编码和图像编码之间的相似度的也该是最高的,即在对比学习中,对角线上的元素即为正样本,其余非对角线元素为负样本。因此这个模型...
4.CLIP 文本编码 (Prompt) 节点 (CLIP Text Encode (Prompt) Node) CLIP 文本编码 (Prompt) 节点可以使用 CLIP 模型将文本提示编码成嵌入,这个嵌入可以用来指导扩散模型生成特定的图片。关于 ComfyUI 中所有文本提示相关特性的完整指南,请参阅Text Prompts页面。 这个节点需要输入一个 CLIP 模型和一个需要被编码的...
If I'm using a prompt like "a woman wearing a {red|green|blue} shirt" with the "CLIP Text Encode (NSP)" node, the random selection doesn't work anymore, it seems to take the prompt as is, resulting in color bleeding / multiple colored shirts. Wildcards/NSP still work fine. It us...
作者把视频动态识别的任务看成是视频文本检索,对于本文标签,作者提出了一个propmt的模块根据标签来生成本文句子。然后用CLIP的Text Encoder对生成的文本进行encode,同样用CLIP的Image Encoder对视频的多帧图片进行编码,然后提出了几种方式将多帧图片信息变成一帧图片的信息,然后计算文本和这一帧图片的相似度。
作者把视频动态识别的任务看成是视频文本检索,对于本文标签,作者提出了一个propmt的模块根据标签来生成本文句子。然后用CLIP的Text Encoder对生成的文本进行encode,同样用CLIP的Image Encoder对视频的多帧图片进行编码,然后提出了几种方式将多帧...
对于Text Encoder,使用改进版的 Transformer,一个带有8个注意头的 63M 参数的12层512宽 Transformer 模型,CLIP借鉴的是GPT2的架构。对于每条prompt,在进入Text Encoder前,都会添加表示开始和结束的符号[SOS]与[EOS]。最终将最后一层[EOS]位置的向量作为该prompt的特征表示向量。然后通过 LN,后接 Linear 层投影到多...
#对输入的text进行tokenize,得到对应的tokenids prompt="aphotographofanastronautridingahorse" text_input_ids=text_tokenizer( prompt, padding="max_length", max_length=tokenizer.model_max_length, truncation=True, return_tensors="pt" ).input_ids ...
defencode_decode(self, img, img_metas):"""Encode images with backbone and decode into a semantic segmentation map of the same size as input."""x = self.extract_feat(img) _x_orig = [x[i]foriinrange(4)] text_embeddings, x_orig, score_map = self.after_extract_feat(x)ifself.with...