CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)即语言-图像对比预训练模型,是OpenAI在2021年提出的一种多模态预训练模型,它通过对比学习将文本和图像进行关联匹配,通过向量的模式将其投射在同一个向量空间内,以完成检索、识别、分类方面的工作。 CLIP:连接文本和图像-openai 对于标准的CV模型,它往往只在小范围内任务和...
urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /openai/clip-vit-large-patch14/resolve/main/vocab.json (Caused by ProxyError('Your proxy appears to only use HTTP and not HTTPS, try changing your proxy URL to be HTTP. ...
基于CLIP-ViT-large-patch14 架构的视觉模型,用于图像分类和理解。展开收起 暂无标签 /hf-models/clip-vit-large-patch14 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者(7) 全部 近期动态 1年多前推送了新的main分支 1年多前创建了仓库 不能加载更多了 马建仓 AI 助手 尝试更多 代码解读 代码找茬 代码优化...
openai/clip-vit-large-patch14 通常是一个预训练的模型标识符,而不是直接指代一个tokenizer。在使用如Hugging Face的transformers库时,模型通常包含自己的tokenizer。然而,CLIP模型(Contrastive Language-Image Pre-training)是专门用于图像和文本匹配的,它们可能不直接使用传统的tokenizer来处理文本。 确保您已经正确安装了...
image_text_embedding.clip['text', 'vec'](model_name='clip_vit_b32',modality='text')用clip_vit_b32将文本 'query here' 编码成向量,向量放到vec列。注意,这里我们使用同样的模型(model_name='clip_vit_b32'),但选择了文本模态(modality='text')。这样可以保证图片和文本的语义向量存在于相同的向量空间...
SD采用CLIP text encoder来对输入text提取text embeddings,具体的是采用目前OpenAI所开源的最大CLIP模型:clip-vit-large-patch14,这个CLIP的text encoder是一个transformer模型(只有encoder模块):层数为12,特征维度为768,模型参数大小是123M。对于输入text,送入CLIP text encoder后得到最后的hidden states(即最后一个trans...
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图所示。
关于openai/clip-vit-large-patch14的报错,要手动下载,并且要修改源文件路径。 源文件 vim repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py 找到其中的openai/clip-vit-large-patch14 路径修改为你下载的指定路径 另外在这里可以下载到一些不错的模型 ...
openai-clip-vit-large-patch14 Overview OpenAI's CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) model was designed to investigate the factors that contribute to the robustness of computer vision tasks. It can seamlessly adapt to a range of image classification tasks without requiring specific training...
对于Vision Transformer,作者选择了ViTBase/32、ViTBase/16和ViTLarge/14,其中的32、16和14是指patch的大小。由于ViTLarge已经非常大,因此没有进一步增加其大小,如果需要更大的模型,作者提到了ViT Huge和ViT G作为备选。 所有这些模型都进行了32个epochs的训练,使用了Adam优化器,并对所有超参数进行了一些网格搜索和...