首发于图文多模态 切换模式写文章 登录/注册 Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Control 微风 炼丹ing 来自专栏 · 图文多模态 36 人赞同了该文章 Google的文章,用Imagen来实现。 Motivation 相比于直接text2image生成,text-guided editing要求原来图像绝大部分区变化不大,目前的方法需要用户指定mask...
CrossAttention 代码实现 适用于Encoder和Decoder的交叉注意力部分 也适用于图文交叉注意力 class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super().__init__() assert d_model %…
⑤与自注意力不同，交叉注意力的键值对来自外部序列。如Transformer解码器在生成每个词时，会同时关注编码器的输出（键值）和自身已生成的部分（查询），这种混合机制使翻译准确率提升3-5%。⑥实际应用中常结合多头注意力，将查询拆分为多个子空间独立计算。某多模态模型使用8个头处理图文对齐，其中两个头专门负责颜色...
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。
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...
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. 对多模态领域的看法.2️⃣ 大语言模型1. chatGLM和chatGPT区别2. LLAMA的改进点3. LLAMA中RMSNorm比LN的优势4. LLAMA中旋转位置编码5. 除此之外会问还了解什么大语言模型6. 微调的方式(...
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...
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...