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...
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...
# 首先生成每个类别的文本描述labels=["dog","cat","bird","person","mushroom","cup"]text_descriptions=[f"A photo of a {label}"forlabelinlabels]text_tokens=clip.tokenize(text_descriptions).cuda()# 提取文本特征withtorch.no_grad():text_features=model.encode_text(text_tokens).float()text_fea...
与Text Encoder类似,每张图片对应一个最终特征表示向量Ii。 Text Encoder 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...
3.4 通过安装缺失节点安装Advanced CLIP Text Encode高级文本编码器节点-ComfyUI究极综合教程第3期的第二节 07:10 3.5-ComfyUI-Custom_Nodes_AlekPet中文提示词输入插件安装使用-StableDiffusion ComfyUI究极综合教程 17:42 3.5番外篇-ComfyUI-翻译器和提示词辅助工具-AI-OMG出品的Stable Diffusion ComfyUI究极综合...
features = model.encode_image(image_input) text_features = model.encode_text(text_inputs) ...
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。
Create dataset classifier from label text:提取预测类别文本特征; Use for zero-shot predictiion:进行 Zero-Shoot 推理预测; 代码实现 # 分别提取图像特征和文本特征 I_f = image_encoder(I) #[n, d_i] T_f = text_encoder(T) #[n, d_t] ...
text_encoder = text_encoder.to(torch_device) unet = unet.to(torch_device) 定义用于生成图像的参数。与前面的示例相比,设置num_inference_steps = 100来获得更明确的图像。 prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse"] height = 512 # default height of Stable Diffusion ...
(device)text_inputs=torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a{c}")forcincifar100.classes]).to(device)#cifar每个类别,输入图片,检索匹配的类别# Calculate featureswithtorch.no_grad():image_features=model.encode_image(image_input)text_features=model.encode_text(text_inputs)# Pick the top 5 ...