生成的图片不仅和random seed有关,text embedding与pixel之间相互的关系也很重要。(diffusion model利用cross-attention来融合图文的信息并且预测噪声的,所以可以用attention map把关系给打出来~一个很有趣的发现:denoise的早期就已经知道东西的位置和方向了,那么能否在这做一些加速的操作?以及后面的过程不要guidance会有问...
图文交叉注意力 prompt2prompt 的方法注意力替换技术如下图所示。带噪图像 ϕ(zt) 映射为 query 矩阵 Q=lQ(ϕ(zt) ,文本 prompt 嵌入 ψ(P) 映射为 key 矩阵 K=lKψ(P) 和value 矩阵 V=lVψ(P) ,其中 lQ,lK,lV 是三个线性映射层。注意力图(attention maps)M 为: M=Softmax(QKTd) 其中...
如果 Source 域图片和 Target 域图片不属于同一个类别的话,比如下图 1.a“小轿车 vs 卡车”的例子,Attention 的 weight 主要集中于两个图片中相似部分的对齐(比如轮胎),而对其他部位的对齐会给很小的 weight。 图1.b 是 Cross-Attention 在不同噪声比例的情况下的结果。从图 1.b 中我们可以看出使用 Cross...
中文翻译: 具有语义一致性的跨模态注意力用于图像文本匹配 图文匹配的任务是指测量图像和句子之间的视觉语义相似度。最近,探索图像区域和句子单词之间的局部对齐的细粒度匹配方法在通过聚合成对的区域-单词相似性来推断图像-文本对应关系方面取得了进展。然而,局部对齐很难实现,因为一些重要的图像区域可能无法准确检测甚至...
CHEN H, DING G G, LIU X D, et al. IMRAM: iterative matching with recurrent attention memory for cross-modal image-text retrieval[C]//Proceedings of the 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Seattle, Jun 16-20, 2020. Piscataway: IEEE, 2020: 12652-12660.. ...
【论文泛读】Joint Visual-Textual Sentiment Analysis Based on Cross-Modality Attention Mechanism,1.介绍联合视觉文本情感分析具有挑战性,因为图像和文本可能会传递
如上图所示,本文的多模态交叉注意网络主要由两个模块组成,即自注意模块 和交叉注意模块,分别在图中的绿色虚线块和红色虚线块中进行了展示。给定一对图像和句子,首先用bottom-up attention模型提取region特征,同时,使用每个句子的WordPiece作为文本模态中的片段。
flash_attention_En.md requirements.txt setup.py zeroshot_dataset.md zeroshot_dataset_en.md Repository files navigation README MIT license 中文说明 | English ModelScope | Demo | Paper | Blog 本项目为CLIP模型的中文版本,使用大规模中文数据进行训练(~2亿图文对),旨在帮助用户快速实现中文领域...
百度试题 结果1 题目 图文匹配。LOOK RIGHT望右()()()1. You must look right before you cross the road.2. Don't touch !3. We must pay attention to the traffic lights. 相关知识点: 试题来源: 解析 二、 3 2 1 反馈 收藏
Multimodal Bilinear Fusion Network With Second-Order Attention-Based Channel Selection for Land Cover Classification. IEEE J Sel Top Appl Earth Observations Remote Sens , 2020 , 13: 1011 -1026 CrossRef ADS Google Scholar [28] Li Y, He B, Kong P, et al. Estimation of forest surface dea...