最绝的是，加上“3D photo inpainting”竟然可以生成立体构图。CLIP是OpenAI开发的一个负责给图像重排序的模型，它与GAN合作的方式也很简单。先用一张平平无奇的随机图案作为种子，像这种：像这样让CLIP算出其与文字描述的相似度打分，然后反馈给GAN，让GAN以提升分数为目标不断迭代。AI艺术家组合就这么出现了。除了...
CLIP是OpenAI开发的一个负责给图像重排序的模型,它与GAN合作的方式也很简单。 先用一张平平无奇的随机图案作为种子,像这种: 让CLIP算出其与文字描述的相似度打分,然后反馈给GAN,让GAN以提升分数为目标不断迭代。 AI艺术家组合就这么出现了。 除了在提示中加入风格要求之外,还可以直接告诉AI一个人名,看看在AI眼中...
(引自:Explaining the code of the popular text-to-image algorithm (VQGAN+CLIP in PyTorch) | by Alexa Steinbrück | Medium) 总结:VQGAN+CLIP实现了 图像生成 与 条件控制 解耦,充分利用CLIP预训练大模型的优势,但代价是需要走inference-by-optimization模式,计算压力加大。 注:diffusion模型同样可以使用CLIP...
模型基础:CLIP + VAE + Diffusion(扩散模型) 下面是网上找到的DALL-E2和DALL- E3的对比图: 上述涉及的模型比较多,但我们可以将其进行归类,一类是图像描述生成模型(将用户的Prompt转换成生图模型理解的描述),例如:GPT-3(Transformer)、CLIP(视觉语言预训练模型);另外一类是图像生成,模型 VAE(自分编码器)、Diffusio...
不需要改变数据集,只需要给CLIP下达的命令中把“虚幻引擎”几个字加上,再让CLIP去指挥GAN,图像就立马变成了高大上的CG艺术风。 文字中加入虚幻引擎这个技巧,最早由Aran Komatsuzaki发在推特上,吸引了大量CV圈的人来围观。 后来有人把这套流程发在了Colab上,网友们都玩疯了。
方法名叫Wav2CLIP，从下图我们可以看出它和CLIP的模型架构非常像。作为视听（audio-visual）对应模型，Wav2CLIP也有两个编码器，一个是冻结图像编码器（Frozen Image Encoder），一个是音频编码器，分别从视频中提取图像和音频数据进行训练。冻结图像编码器通过冻结CLIP的图像编码器获得，也就是将CLIP视觉模型的图结构...
CLIP:一个意想不到的故事 2021年1月5日,OpenAI开源了CLIP:一个用来给图像进行标注的模型。 在数以亿计的图像中学习之后,CLIP不仅在给图像挑选最佳的标注方面变得相当熟练,而且在分类方面还展示出了比以往任何模型都更强大的鲁棒性。 除此以外,CLIP还学会了抽象的视觉表征,在某种程度上这还是第一次。
CLIP则用于建立图像和文本之间的关系,并使用对比学习进行训练,包括最大化图像和文本对嵌入之间的积(余弦相似度,就是正样本)和最小化非关联对(即负样本)之间的乘积。 在生成图像时,作者根据模型的logits分布对图像标记进行随机抽样,这会导致样本不同而且生成图像质量不一致。 CLIP允许根据输入描述对生成的图像进行评分...
CLIP(视觉语言预训练模型) 中心思想:基于4亿个图像-文本对的数据集,自监督学习的方式实现最大化文本和图像的关联关系。 1)具体步骤为:数据集准备:收集大量的图像和文本对。这些图像和文本对可以是成对的,也可以是单独的图像或文本。理想情况下,这些数据应该涵盖广泛的类别和场景。
在这个模型中VQGAN 部分基于预训练的语料库生成图像,而 CLIP 部分将图像与标题进行关联,并使用提供的文字指导生成过程。训练的过程会使用不同的图像集训练不同的模型。在推理时,通过为其提供大量标题,该模型会将图像混合在一起,这样生成的图像看起来就像我们提供的三个标题了。