2.1 Stacked Cross Attention for Image-Text Matching (CVPR 2018)【双流模型】 通过交叉注意力机制实现文本和图像间更好的语义对齐。 在此前的研究中,大多的图文匹配模型在粗粒度的层面来检测图片区域,没有考虑到单词的重要性可能是会取决于视觉语境的。 本文中作者认为句子的描述属于弱注释,即句子里的单词对应于...
and local text, this method introduces stacked cross attention into global image and global text matching, and further mines global feature information through attention, so that global image and global text features are optimized, thereby improving image-text the performance of cross-modal retrieval....
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来引导生成。 本文发现 cross-attention对于image的布局控制很重要。 目前已有的纯text-guided的editing(text2live)text2live,目前只能修改图片的纹理(外观),不能修改复杂的实体结构,比如把自行车换成一辆车。并且,...
1.1. Stacked Cross Attention: Stacked Cross Attention 的输入有两个:一个是 image features V = {v1, v2, ... , vk},每一个图像特征编码了图像中的一个区域;另外一个是单词特征组合是 E = {e1, e2, ... , en},每一个单词特征编码了句子中的一个单词。输出是 image-pair 之间的相似性得分。本...
Stacked Cross Attention for Image-Text Matching Kuang-Huei Lee, Xi Chen, Gang Hua, Houdong Hu, Xiaodong He March 2018 arXiv preprint arXiv:1803.08024 Publication Download BibTex In this paper, we study the problem of image-text matching. Inferring the latent semantic alignment between objects ...
1. 基于模型的条件得分预测:这类方法会引入一个用来编码新颖条件的模型,并将编码特征作为UNet的输入(如作用在cross-attention层),来预测新颖条件下的得分结果; 2. 基于微调的条件得分预测:这类方法不使用一个显式的条件,而是微调文本嵌入和去噪网络的参数,来使其学习新颖条件的信息,从而利用微调后的权重来实现可控...
Cross attention or co-attention which involves multi-step of attending to image regions based on text or attending to words based on image [17, 18] can also be applied.However, existing strategies require computational demanding pairwise similarity computation between all image-text pairs with compl...
3. 无需训练的条件得分预测:这类方法无需对模型进行训练,可以直接将条件作用于模型的预测环节,例如在Layout-to-Image(布局图像生成)任务中,可以直接修改cross-attention层的attention map来实现设定物体的布局。 条件引导的得分评估 条件引导估的得分估计方法是通过条件预测模型(如上图Condition Predictor)反传梯度来在...
Image-text Cross-modal Matching Method Based on Stacked Cross Attention Cross-modal matching of image-text is an important task in the intersection of computer vision and natural language processing. However, traditional image-... HongbinWANG,ZhiliangZHANG,HuafengLI - 《Journal of Signal Processing》...
Stacked Cross Attention 是一种注意力机制,它在处理多模态数据(如图像和文本)时,能够捕捉不同模态间的交互信息。这种机制通过在多个层级上堆叠注意力模块,逐步深化对跨模态信息的理解和融合。每个注意力模块都会根据前一层的输出,重新计算不同模态元素之间的相关性权重,从而实现对关键信息的聚焦。 2. 阐述Stacked Cro...