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。
通过学习到的第一层特征来表示数据 跨模态图文检索:浅谈deep-SM 深度神经网络。 方法 对在ImageNet上经过预训练的CNN进行微调。微调之后将最后一个全连接层fc-8的维数设置为目标数据集的类别数量,再用来提取图像特征;另外,用传统的文本提取模型(如BoW)和一个三层的全连接网络来提取文本特征。最后,利用这两种网络结...
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...
这篇论文是现有跨模态图文检索效果中性能靠前的,受到人在检索过程中是递进的这一现象启发在经典模型SCAN[1]的基础上增加记忆蒸馏单元,通过多步迭代进行对齐。 Motivation 现有方法同等的考虑所有的语义(对象,属性以及关系),不区分不同语义间的不同。实际图像-文本不同语义间的关系很复杂,同等的对待这一强假设不足以...
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...