Stable Diffusion (SD)是当前最热门的文本到图像(text to image)生成扩散模型。尽管其强大的图像生成能力令人震撼,一个明显的不足是需要的计算资源巨大,推理速度很慢:以 SD-v1.5 为例,即使用半精度存储,…
实验结果 SnapFusion 对标 SD-v1.5 text to image 功能,目标是实现推理时间大幅缩减并维持图像质量不降,最能说明这一点的是下图: 该图是在 MS COCO’14 验证集上随机选取 30K caption-image pairs 测算 CLIP score 和 FID。CLIP score 衡量图片与文本的语义吻合程度,越大越好;FID 衡量生成图片与真实图片之间的...
UIImage*img=[UIImage imageNamed:@"btn_reset.png"]; NSData *dataObj = UIImagePNGRepresentation(img); NSString*str= [[NSString alloc] initWithData:dataObj encoding:NSASCIIStringEncoding]; printf("Image is %s",[str UTF8String]); 任何教程/链接/解决方案都会非常有帮助。 谢谢! text iphone ios ...
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这些大语言模型可以根据用户的简单提示或问题，生成出符合逻辑和语法的文本内容，或者将文本转换为其他形式的内容，如图像、代码或音频等。例如，苹果正在为其位于加州库比蒂诺（Cupertino）的总部招聘一名“AI/ML - Text-to-Image Software Engineer”，该岗位的描述如下：你是否想过用文字来创造图像？你是否想过用文字...
image_vectors /= np.linalg.norm(image_vectors, axis=-1, keepdims=True)cosine_similarities = text_vector @ image_vectors 我们需要先进性如下操作：# add bias to the image vectorsimage_vectors += scale * textness_bias# or add bias to the text vectortext_vector += scale * textness_bias 下...
image_vectors /= np.linalg.norm(image_vectors, axis=-1, keepdims=True) cosine_similarities = text_vector @ image_vectors 我们需要先进性如下操作: # add bias to the image vectors image_vectors += scale * textness_bias # or add bias to the text vector text_vector += scale * textness_...
image_vectors/=np.linalg.norm(image_vectors,axis=-1,keepdims=True)cosine_similarities=text_vector @ image_vectors 我们需要先进性如下操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # add bias to the image vectorsimage_vectors+=scale*textness_bias# or add bias to the text vectortext_...
Triple Camera Setup: 48MP Main Camera (Focal Length: 24mm, f/1.78 Aperture, Second Generation Sensor Shift Optical Image Stabilisation, 100% Focus Pixels, Support for Super High Resolution Photos (24MP and 48MP)) + 12MP Ultra Wide Camera (Focal Length: 13mm, f/2.2 Aperture, FOV: 120 De...
image_vectors /= np.linalg.norm(image_vectors, axis=-1, keepdims=True) cosine_similarities = text_vector @ image_vectors 我们需要先进性如下操作: # add bias to the image vectors image_vectors += scale * textness_bias # or add bias to the text vector ...