LLaVA 1.5和LLaVA在模型架构上基本一致,对LLM模型和插值层做了修改,但是模型效果逐渐开始炸裂~ LLM模型:LLM语言模型升级为Vicuna v1.5 13B,语言模型参数量更大,效果更好 Connector:也就是插值层,由原来的单个线性层替换为MLP层(多层线性层叠加) Vision Encoder: 输入图像分辨率由224增大为336,使用CLIP ViT-L/336...
因为 ViT-L/14 的效果最好,作者又拿与训练好的 ViT-L/14 再在数据集上 fine-tune 了 1 epoch,而且用了更大的图片(336×336),这种在更大尺寸上 fine-tune 从而获得性能提升的思路来自于Fixing the train-test resolution discrepancy,最后这个模型就称为ViT-L/14@336px。如无特殊指明,本文中所有 “CLIP”...
E. Text Encoder 网络结构 目前SD中用到的是CLIP ViT-L/14中的 Text-Encoder模型，网络结构如下：其...
GmP模型，3月前发布 SMOOTH模型，图像中没有文字，会增加图像的细节表现。TEXT模型，支持图像中带文字，优化图像细节表现。9月5日发布，支持FLUX模型 新发布的模型可以直接替换原Open AI发布的CLIP-L模型，在ComyfUI中使用方法如下：在https://huggingface.co/zer0int/CLIP-GmP-ViT-L-14/tree/main 页面中下载 ...
模型结构:采用了CLIP的模型结构,使用ViT-L/14作为视频编码器,并在视频编码器中引入时空注意力机制,权重初始化来自ViCLIP。 预训练过程:在VILD数据集上对VideoCLIP-XL进行2轮预训练。所有实验均在PyTorch中实现,并在NVIDIA Tesla A100-80G GPU上运行。
Stable diffusion 使用 CLIP ViT-L/14 作为文本编码器。 CLIP是一个预训练的文本-图像对应神经网络。下图是CLIP训练的基本原理第一步,将N张图片的自然语言文字描述作为一个输入,图片本身作为另一个输入,对应的对(N个)作为正激励,不对应的对(N^2-N个)作为负激励,进行训练。
(1)原始OpenAI代码和模型 原始OpenAI开源了 4亿数据规模下训练的ResNet50/Resnet101,ViT/B 32,ViT/B 16 以及ViT/L 14的模型,模型和代码地址:https://github.com/openai/CLIP CLIP开源模型结构和规模 (2)open clip开源版本代码和模型 但是原始的CLIP代码只提供模型和推理代码,第三方开源的open clip则提供了训...
表3比较了CLIP与FairCLIP在两种不同架构(ViTB/16和ViT-L/14)以及四种不同受保护属性上的zero-shot transfer的准确性。CLIP和FairCLIP都是通过不带监督信息(即标签)的图像和临床笔记对进行微调的。然后,得到的模型在分类任务中进行评估。CLIP在种族、性别、族裔和语言等属性的群组AUC中表现出显著差异,表明在青光眼...
表3比较了CLIP与FairCLIP在两种不同架构(ViTB/16和ViT-L/14)以及四种不同受保护属性上的zero-shot transfer的准确性。CLIP和FairCLIP都是通过不带监督信息(即标签)的图像和临床笔记对进行微调的。然后,得到的模型在分类任务中进行评估。CLIP在种族、性别、族裔和语言等属性的群组AUC中表现出显著差异,表明在青光眼...
1.1.CLIP模型架构 上图是CLIP模型的架构以及训练思路,采用了对比学习的思想。预训练网络的输入是文字和图片的配对,每一张图像都有一小句解释性文字。将文字和图片分别通过一个编码器,得到向量表示。这里的文本编码器是Bert,而图片编码器是resnet或者是vit。 可以看出,CLIP的架构其实是非常简单的,就是两个编码器组合...