stable diffusion 中clip vision的含义 Stable Diffusion是由CompVis、Stability AI和LAION共同开发的一个文本转图像模型,它基于扩散过程,将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性,可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。 而CLIP全称为Contrastive Language-Image Pre-Training(对比性语言-...
ControlNet 预处理模型 clip_vision 7 clip_g.pth + clip_h.pth + clip_vitl.pth 旭_1994 6枚 GPL 2 计算机视觉 0 28 2024-08-31 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 原始链接: https://hf-mirror.com/lllyasviel/Annotators/resolve/main/clip_g.pth https://hf-mirror.com/h94/IP-...
检查你是否已经从官方或可信赖的源下载了clipvision模型。 确保模型文件被放置在comfyui指定的模型文件夹中。通常,这个文件夹路径可以在comfyui的设置或配置文件中找到。 检查comfyui中模型路径设置是否正确: 打开comfyui的配置文件(可能是JSON、YAML或其他格式)。 找到与clipvision模型相关的路径设置,确保它指向了正确...
comfy/clip_vision.py +2-2 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -24,8 +24,8 @@ def load_sd(self, sd): 24 24 return self.model.load_state_dict(sd, strict=False) 25 25 26 26 def encode_image(self, image): 27 - img = torch.clip((255. * ima...
主要原因是clipvision的预处理器在初始化时候的一个bug引起的,找了多日,终于在Controlnet官方的issue中找到了最新的更新,如果不着急的,最近一两天应该就会上到Controlnet的更新中。如果急用,参考如下链接中的代码,对clipvision的初始化代码进行修改。代码是今天刚刚被提交的。亲测有效。
VISION_CONFIG = "vision_config" class CLIPVisionModelOnnxConfig(VisionOnnxConfig): NORMALIZED_CONFIG_CLASS = NormalizedVisionConfig @property def inputs(self) -> Dict[str, Dict[int, str]]: return {"pixel_values": {0: "batch_size", 1: "num_channels", 2: "height", 3: "width"}} @...
If you're looking for an easy solution to improve your night vision, a clip-on night vision device could be the perfect answer. These devices clip onto
CLIPSelf provides an effective and general solution for dense prediction tasks based on CLIP vision transformers. 最近,开放词汇的密集预测任务,如目标检测和图像分割,受到广泛关注。这些任务要求模型可以检测和分割图像中之前未见过的视觉概念,具有极大的实用价值。
class IPAdapterClipVisionEnhancerBatch(IPAdapterClipVisionEnhancer): def __init__(self): self.unfold_batch = True @classmethod def INPUT_TYPES(s): return { "required": { "model": ("MODEL", ), "ipadapter": ("IPADAPTER", ), "image": ("IMAGE",), "weight": ("FLOAT", { "default...
class CLIPVisionModelProjection(torch.nn.Module): def __init__(self, config_dict, dtype, device, operations): super().__init__() @@ -220,7 +229,16 @@ def __init__(self, config_dict, dtype, device, operations): else: self.visual_projection = lambda a: a if "llava3" == con...