基于pipeline的图片转文本(image-to-text)任务,采用nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图片转文本,代码如下: 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"from transformersimportpipeline image_to_text=pipeline("image-to...
因为当前研究发现,在对video进行处理时,模型可以从Frame中就学到特征信息,而并不需要再增加embedding机制。 结论:模型训练中image encoder需要选取比较大的,训练数据用到的是0.8B pairs。 -- 03 GIT与当前算法比较 Flamingo 与GIT架构类似,区别是:Image Encoder,Vison Encoder和Text Decoder的参数是冻结的,通过加入其...
Dual-Path Convolutional Image-Text Embedding [Paper] [Slide] ⬅️ I recommend to check this slide first. ⬅️ This repository contains the code for our paper Dual-Path Convolutional Image-Text Embedding. Thank you for your kindly attention. Some News Instance Loss (Pytorch version) is no...
Image-text matchingEmbeddingDeep neural networksLate-fusion inferenceIn numerous multimedia and multi-modal tasks from image and video retrieval to zero-shot ... Y Liu,Y Guo,L Liu,... - 《Pattern Recognition》 被引量: 0发表: 2019年 End-to-End Text Classification via Image-based Embedding us...
(2)多个模态的embedding组合:作者举的例子是:把桌子上的水果(image模态)和鸟的声音(audio模态)这两个sample的embedding相加,再做检索,则可以检索出:通过包含这两个概念的image,如下图中的第一行所示,下图中还展示了一些额外的例子: (3)本文提出的模型也可以执行audio-to-image的generation,比如在DALL-E2中,直接...
对比来看,SDXL 1.0要更强一些,当然在实际的应用中,要花非常多的精力去抽卡、调正反向提示词,前往C站下载并使用别人训练好的lora与embedding。这是一门大学问。 2.5 模型排名 在huggingface上,我们将文生图(text-to-image)模型按下载量从高到低排序:在开源模型领域,stabilityai的stable-diffusion没有对手!闭源领域...
通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:110亿),后来发现T5效果最...
「Embedding集成」。 在研究中,专注于两种embedding集成方法:自适应层归一化和跨注意力。(1)「自适应层归一化 (adaLN)」 如前面图 2a 所示,这种方法将条件embedding作为特征通道上的归一化参数进行集成。在诸如 StyleGAN等有条件生成建模中广泛使用,adaLN 是 DiT中管理类别条件的标准方法。(2) 「跨注意力」。如...
LLM抽出来的text特征竟然能直接给DM作condition使用,没有像CLIP一样专门对齐image与text的特征空间,应该是DM训练过程自适应了text embedding特征分布。 相关链接 Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding https://cloud.tencent.com/developer/article/2202539 ...
Text-to-Image Diffusion Model采用U-Net结构[14],如图6所示, Imagen在U-Net的基础上插入了一些注意力层,这样能更好地利用文本信息。 图6 Imagen主要模块及工作流程[15] Text embedding的信息以pooled embedding vector的形式提供给模型,实现方法如图7所示。