当然了,这只是基于别人的模型简单的完成text-to-image任务,想要更好的,更 加完美的完成任务,还需要进一步的训练,修正等等工作。
Image Segmentation✅✅ Image-to-Image❌✅ Video Classification❌✅ Zero-Shot Image Classification❌✅ 音频识别Text-to-Speech❌✅ Automatic Speech Recognition✅✅ Audio Classification✅✅ 多模态Feature Extraction✅✅ Text-to-Image❌✅ Image-to-Text❌✅ HuggingFists安装 环境...
文本下载器：从 web URL 下载文本Text to image : 根据 prompt 生成图像，利用 Stable Diffusion图像转换：在给定初始图像和 prompt 的情况下修改图像，利用 instruct pix2pix stable diffusionText to video : 根据 prompt 生成小视频，利用 damo-vilab 具体玩法的话，我们先看几个 HuggingFace 的示例：生成图像描...
Text to video : 根据 prompt 生成小视频,利用 damo-vilab 具体玩法的话,我们先看几个 HuggingFace 的示例: 生成图像描述: agent.run("Caption the following image", image=image) 朗读文本: agent.run("Read the following text out loud", text=text) 输入:A beaver is swimming in the water 读取文件:...
Transformer 模型已成为广泛的机器学习（ML）应用的流行模型结构，包括自然语言处理、计算机视觉、语音等；扩散模型（Diffusers）也已成为 text-to-image、image-to-image 类生成模型的流行模型结构；其他模型结构在其他任务中也很受欢迎，而我们在 Hugging Face Hub 上提供了这些模型结构的所有信息。在 Hugging Face，...
Text-to-Image Generation(文本到图像生成) Diffusion Models(扩散模型) Rectified Flow(矫正流) Stable Diffusion (SD)(稳定扩散) InstaFlow(InstaFlow模型) 从实用性、创新性和推荐度进行打分 实用性:5分。InstaFlow极大地提高了扩散型文本到图像生成的效率,能快速生成高质量的图像,其实用性非常强。
Multimodal(多模态):Feature Extraction(特征提取)、Text-to-Image(文本到图像)、Visual Question Answering(视觉问答)、Image2Text(图像到文本)、Document Question Answering(文档问答) Tabular(表格):Tabular Classification(表分类)、Tabular Regression(表回归) ...
Multimodal（多模态）：Feature Extraction（特征提取）、Text-to-Image（文本到图像）、Visual Question ...
Microsoft makes no warranties, express or implied, with respect to the information provided here.Get text content from image content. C# 複製 public System.Threading.Tasks.Task<System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.SemanticKernel.TextContent>> GetTextContentsAsync ...
return vae, unet, tokenizer, text_encoder, scheduler def load_image(p): ''' Function to load images from a defined path ''' return Image.open(p).convert('RGB').resize((512,512)) def pil_to_latents(image): ''' Function to convert image to latents ...