CLIP(对比语言-图像预训练)是一种基于对比学习的多模态模型,通过大规模的图像-文本对数据集进行预训练,学习图像和文本之间的匹配关系。CLIP模型将图像和文本编码到同一向量空间中,使得相似的图像和文本在空间中距离更近,从而实现了跨模态的语义理解和检索。 图像-文本对数据集驱动图像和文本两种模态数据进行跨模态对齐,从而学习图像-
然而,随着 GPT-4 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 的快速发展,语言理解和生成的界限不断被突破。这提出了一个有趣的问题:能否利用 LLM 的功能来进一步改进多模态表示学习?将 LLM 纳入 CLIP 的潜在好处是显而易见的。 LLM 强大的文本理解能力可以从根本上提高 CLIP 处理图像字幕的能力,大大增强其处理长文本和...
我使用的是nllb-clip-large-siglip__v1模型,考虑到模型较大,很多朋友不方便下载,我下载后上传到网盘了,https://www.123pan.com/s/WXqA-EGL6d.html 里面有个名为《2025.4最新中文搜索模型-nllb-clip-large-siglip__v1》的文件夹,进入后即可下载。 下面开始,内容还是按照之前那篇文章的教程,只是换了个模型...
官方教程的地址:https://immich.app/docs/administration/backup-and-restore/ 本文备份教程基于docker-compose来部署,这个备份其实就是新建了个容器,用容器实现自动备份,镜像名称:prodrigestivill/postgres-backup-local 不用担心这个容器,日常资源占用极小,我这边的内存占用是10M左右 直接在docker-compose.yaml文件里加入...
语言大模型主流是decoder-based的GPT生成式模型 图像表征模型主要还是transformer-ViT模型 图文模态对齐模型如 CLIP\ ALBEF\ BLIP 图文转换与多模型LLM如BLIP2 \ LLaVa 多模态增强的CV大模型 如 SAM、DINOV2 可以一致确认的是 大模型在各类型数据的泛化能力更优,但精度方面在不同的数据表现不同,总之更适合全场景...
1. CLIP原理2. 描述对比学习函数3. BLIP BLIP2架构和区别4. LLaVa和BLIP2区别5. LLaVa两阶段的训练过程和数据集的构建6. LLaVa1.5 1.6的改进7. cross-attention和self-attention区别8. cross-attention在图文匹配中q和kv分别指什么,在机器翻译中分别指什么9. one shot,zero shot,few shot区别10. 对多模态...
【第四步】:在immich后台修改模型名称 依次点击右上角的“Administration”→左侧的“Settings”→“Machine Learning Settings”→“Smart Search”,在CLIP MODEL里填入“XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus”,然后保存。如下图: 【第五步】:查看运行状态
UC 伯克利的 LM Nav 用三个大模型(视觉导航模型 ViNG、大型语言模型 GPT-3、视觉语言模型 CLIP)教会了机器人在不看地图的情况下按照语言指令到达目的地。 发布于 2023-05-17 21:29・IP 属地湖南 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...