本文一手将介绍AI多模态架构中的输入投影器(Input Projector),并从线性投影器(Linear Projector)、多层感知器(Multi-Layer Perception, MLP)和交叉注意力(Cross-Attention)三个角度,总结当前主流的工作方案! 多模态大模型需要处理不同类型的输入数据,如图像、文本、音频等。为了将这些不同的数据转换到一个共同的表示空...
其实很容易理解,之后说一下 CAB 模块,实际上结构看起来像三个 Encoder 层组成,只是中间的 Attention 产生了变化。IPSA 为Inner-Patch Self-Attention,意思就是在每个 Patch 内部做 Attention,特征通道数作为 Attention 特征维度,大小为每个 Patch 中的特征个数,例如 7*7=49 个。在不同 Patch 间不产生关联,可以...
从图 1.b 中我们可以看出使用 Cross-Attention (红线) 的表现接近只用正确样本的结果(蓝线),而不使用 Cross-Attention (绿线) 的表现受到噪声影响较大。因此,进一步表明 Cross-Attention 对噪声具有良好的鲁棒性,可以从含有噪声数据中学习到有用的信息。 2.2 共享参数的三分支网络结构 基于Cross Attention,我们设计...
Cross-attention vs Self-attention 除了输入不同，Cross-Attention与Self-Attention的计算是相同的。Cross-Attention将两个相同维度的独立嵌入序列不对称地组合在一起，而Self-Attention输入是一个单一的嵌入序列。其中一个序列用作查询输入，而另一个序列作为键和值输入。SelfDoc中的替代交叉注意，使用一个序列中的查询...
大分支(L-Branch)的 cross-attention模块结构如上图所示。具体来说,对于分支l,它首先从s分支中收集patch token,并将自己的CLS token与l分支的patch token进行concat,表示如下: 其中,是用于特征对齐的投影矩阵。然后,该模块在和之间执行交叉注意(CA),其中CLS token是唯一的query,因为patch token的信息已经被融合到了...
然后正式进入了EncoderLayer层的,attention的计算的部分: 这个attention的计算也就是AutoCorrelationLayer这个部分:发现这个部分相比于Transformer的attention的计算中主要有区别的就是inner_correlation这个部分。 接下来进入到了其中最麻烦的部分也就是,AutoCorrelation的计算的部分。
Shape-Guided Diffusion从提示中生成对象掩模,并使用Inside-Outside Attention来限制注意力图。Custom-Edit通过优化与语言相关的参数来定制扩散模型,并应用P2P和Null-text inversion技术进行精确编辑。IIR引入了Image Information Removal模块,在增强文本相关细节的同时保留非文本相关内容。可选掩模。PRedItor使用混合扩散模型(...
cross attention 例子 在自然语言处理中,交叉注意力(cross attention)是一种神经网络结构,用于处理输入序列之间的关联。这种注意力机制可以帮助模型更好地理解不同输入序列之间的信息交互,从而改善模型的性能。 举个例子,考虑一个句子对匹配任务。给定两个句子A和B,我们的目标是判断这两个句子是否语义上相似。在传统的...
快来一起探索好肌肤的秘密~
分类。为此，作者提出了一种双分支Transf ormer来组合不同大小的图像patch，以产生更强的图 像特征。本文的方法用两个不同计算复杂度的独立分支来处理小patch的token和大patch的 token，然后这些token通过attention机制进行多次的交互以更好的融合信息。此外，为了减少计算量，作者开发了一个简单而有效的基于cross-...