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...
本文解决的是图文检索的问题,总体思路还是比较简单的,以前的方法大多只考虑了模态内的交互,而本文的作者采用了模态间的交互,因此对于视频和文本分别可以获得2个特征(即模态内交互得到的特征和模态间交互得到的特征),作者发现通过联合比较模态内交互的视频-文本特征和模态间交互的视频-文本特征可以获得更好的检索结果。
多标记跨模态语义哈希图文检索研究 (Multi-label modality enhanced attention based self-supervised deep cross-modal hashing,MMACH).具体来说,MMACH算法定义一个多标记模态增强的注意力模块,该模块... 邹细涛 - 西南大学 被引量: 0发表: 2022年 Self-supervised deep semantics-preserving Hashing for cross-moda...
在最近的工作中,文本驱动的图像处理在使用GAN(高质量生成)以及CLIP(丰富语义的图文对表示)方面取得了重大进展。为了获得更具表现力的生成能力,已有使用VQ-GAN作为主干,或是使用最近的扩散模型。 Imagen、DALL-E2和Parti等以纯文本来生成图像的大模型,展示了前所未有的语义生成。然而,这些模型不提供对生成的图像的控制...
本文主要研究的内容是文本与图像之间的匹配,核心在于如何准确评估图像语义与文本语义之间的相似度。现有的方法常采每种模态的模态内的关系或是每种模态模态间的关键进行多模态匹配任务。本文主要工作是提出了一种多模态交叉注意力机制(Multi-Modality Cross Attation, MMCA),通过在统一的深度模型中联合建模图像区域和句子...