windows上目前还没有whl包，您在创空间试试。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
图像经过Image Encoder编码,Prompt提示经过Prompt Encoder编码,两部分Embedding再经过一个轻量化的Mask Decoder得到融合后的特征。其中,Encoder部分使用的是已有模型,Decoder部分使用Transformer。 1.Image Encoder Image Encoder的作用是把图像映射到特征空间,整体过程如下图所示。 正如论文中所讲,本质上这个Encoder可以是任何...
description="description"# The descriptionofthe flowunit entry="yolox_post@yolox_postFlowUnit"# Python flowunit entryfunctiongroup_type="generic"# flowunit group attribution,changeasinput/output/image...# Flowunit Type stream=false# Whether the flowunit is a stream flowunit condition=true# Wheth...
到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe,从使用来看,比caffe简单超级多,非常好用,特别是重新训练一个模型,但是呢,在fine-tuning的时候,遇到了很多问题,对新手比较棘手。 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ...
Dear all: I want to retain a smaller model from CLIP network. However, when i try to run knowledge distillation from Vit32model, I found model.encode_image(image) get a vector of lenght 512, while model(image_feature, text_feature) netwo...
Image animation consists of generating a video sequence so that an object in a source image is animated according to the motion of a driving video. Our framework addresses this problem without using any annotation or prior information about the specific object to animate. Once trained on a set ...
将改进后的Xception作为encodet主干网络,替换原本DeepLabv3的ResNet101 2. 动机: 语义分割主要面临两个问题: 物体的多尺度问题(DeepLabV3解决) DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小,导致预测精度降低,边界信息丢失(DeepLabV3+解决目标) 3. 应对策略:
LDM采用了二阶段的训练策略(two-stage)。需要先训练VAE模型再训练DM模型。DM训练时会利用已训练好的VAE的encode将数据从像素空间切换到隐空间。 预测时,在隐空间随机采样一个噪声,用DM进行去噪。最后将DM的预测结果传给VAE的Decode进行解码。 2.2.3 给生成过程引入控制信号 ...
2.2 Transformer那么Encode和Decode到底是个啥？大致的模型结构如下图所示：模型左侧虚框是Encoder部分，...
要将生成的图片转换为数组格式，并使用modelscope库显示出来，可以按照以下步骤进行操作：...