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-...
来自湖北的 MIT 博士生杨竹天,利用 OpenAI 的 clip for vision 模型解决了机器人多步移动和操作难题,荣登 MIT 2024 年度焦点榜单榜首。在机器人打包物体等任务中,传统方法成本高、需大量代码编写与调试,而她借助该模型整合常识知识指导机器人决策,增强了机器人对复杂任务的适应能力,对物流和家庭服务机器人行业意义重...
然后以该照片作为ControlNet输入,该预处理器叫做clip_vision,但是模型叫做t2iadapter_style,参考上面的预处理器-模型表,去掉所有正负tag,随机抽两张,这大概就是风格和转移的意思 另外更有趣的是可以把一张照片的风格转移到另外一张上,如先生成一把剑,再将上述彩色的照片和剑结合,如下所示,剑的生成tag为,多尝试...
求一个clip vision视觉编码器加载模型 只看楼主收藏回复 玉藻喵 中级粉丝 2 管理器里那几个没一个能下的 送TA礼物 来自iPhone客户端1楼2024-10-05 18:53回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0回复贴,共1页 <返回comfy...
OmClip是Om多模态大模型系列之一,作为多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs),能够同时处理文本和图像数据,它不仅可以理解和生成文本,还能“看懂”图片,并对图片内容进行描述或回答相关问题。 其中,在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”,它的作用是将图像转换成模...
ZERO:简单高效的多模态模型测试时适应 | 论文简读第53期,一篇clip类型的视觉-语言模型test-time adaptation (TTA)的“revisiting”类型工作:Frustratingly Easy Test-Time Adaptation ofVision-Language Models 链接任务: Episodic TTA,可以理解成单样本TTA,也就是模型在测试时对每个无标注的测试样本x进行参数上的调优...
OmClip是Om多模态大模型系列之一,作为多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs),能够同时处理文本和图像数据,它不仅可以理解和生成文本,还能“看懂”图片,并对图片内容进行描述或回答相关问题。 其中,在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”,它的作用是将图像转换成模...
OmClip是Om多模态大模型系列之一,作为多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs),能够同时处理文本和图像数据,它不仅可以理解和生成文本,还能“看懂”图片,并对图片内容进行描述或回答相关问题。 其中,在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”,它的作用是将图像转换成模...
💡脑洞:回顾各类图文预训练模型,无论是CLIP类型的对比学习预训练,还是BEIT类型的重建预训练,都需要text和image两侧各有一个encoder。有没有可能丢掉text encoder,只用image encoder的表示预测文本,来做预训练?🔥这不,字节在NeurIPS’24提出了一种simple yet effetive的text encoder-free分类预训练——SuperClass,...
2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。 3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升明显,平均绝对误差20.38 -> 6.65,同...