image-20230729155626725 构建命名实体识别应用程序 text = "My name is Andrew, I'm building DeepLearningAI and I live in California" result = get_completion(text, parameters=None, ENDPOINT_URL='https://api-inference.huggingface.co/models/dslim/bert-base-NER') print(result) 运行结果 [{'entity_...
ontrolNet是一种新的神将网络结构,由斯坦福大学的Lvmin Zhang和Maneesh Agrawala提出的可以用来增强扩散模型的方法。主要是基于已有的Text-to-Image预训练模型对特定数据进行微调以更加适合使用者的目的。这个结构最大的特点是可以在比较资源少的设备如个人PC上对大模型进行调整以获得更好的效果。 由于其结构简单,并且与...
3. 核心关键词: Text-to-Image Diffusion Models(文本到图像扩散模型) Personalized Image Generation(个性化图像生成) Dual-branch Conditioning Mechanism(双分支条件机制) Facial Identity Loss(面部身份损失) Image Customization(图像定制) 4. 从实用性、创新性和推荐度进行打分: 实用性:5分,PhotoVerse克服了现有技...
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，我...
Audio(语音):Automatic Speech Recognition(语音识别)、Audio Classification(语音分类)、Text-to-Speech(文本到语音的生成)、Audio-to-Audio(语音到语音的生成)、Voice Activity Detection(声音检测、检测识别出需要的声音部分) Multimodal(多模态):Feature Extraction(特征提取)、Text-to-Image(文本到图像)、Visual Quest...
让 text-to-image 水豚在海里游泳或者，生成 text-to-image 水豚，然后使用 image-transformation 工具让它在海里游泳 如果用户想强制执行第一种情况，可以通过将 prompt 作为参数传递给它来实现：agent.run("Draw me a picture of the prompt", prompt="a capybara swimming in the sea")基于聊天的执行 智能体...
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 diffusion 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: ...
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,我们致力于在保障质量的前提下,尽可能简化 ML 的相关开发和运营。让开发者在一个 ML 项目的整个生命周期...
model_args will be passed as kwargs through to models on creation. See example at https://huggingface.co/gaunernst/vit_base_patch16_1024_128.audiomae_as2m_ft_as20k/blob/main/config.json Usage: #2035 Updated imagenet eval and test set csv files with latest models vision_transformer.py ...
Reuse and Diffuse: Iterative Denoising for Text-to-Video Generation 1. 介绍本文的主要工作 本文提出了一个名为"Reuse and Diffuse" (简称 VidRD)的新框架,用于更高效地进行文本到视频的生成。这个框架参考了Latent Diffusion Models(LDMs)在图像合成方面的成功。它通过重复使用原始的潜在特征并逐步引入已生成的视...