OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大，但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的，耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究，并取得了出色的效果。今年 1 月初，OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁，接连推出了两个连接文本与图像的神...
借助CLIP的强大功能,可以使用知识蒸馏的方法减小模型的尺寸,CLIP 模型实际上是两个具有不相交参数集的模型: ViT (将图像转换为向量)和 Transformer (将文本转换为向量)模型。 研究人员决定对 ViT 模型(精度为 FP32的350MB)进行模型精馏,学生 ViT 模型的大小初步决定小于50MB。 创建的学生模型将宽度和层数减少了两...
SD使用的是OpenAi的CLIP预训练模型，即别人训练好的拿来就用。我们需要给出提示词Prompt， 然后利用CLIP...
实验表明 CLIP 的表示比其他模型的表示在做 few-shot classification 上也更好。
CLIP是一个训练好的图像文本匹配模型,可以将一张图像编码成一个固定长度的向量,包含了图像的语义信息。DALL-E 3利用CLIP的图像编码器,将训练图像编码为图像特征向量,作为条件文本生成的一部分输入。2）GPT语言模型 DALL-E 3基于GPT架构建立语言模型,通过最大化随机抽取文本序列的联合概率,学习生成连贯的文字描述。3...
CLIP 是由 OpenAI 开源的基于对比学习的大规模(4 亿个图文 pairs)图文预训练模型图像和文本的编码器都使用 Transformer,使用余弦相似度来衡量两者编码特征的距离文本描述使用的英文 一、背景 本文的题目叫做:从自然语言监督信号来学习迁移性好的视觉模型 所以本文的重点所在就是要建立一个迁移性好的视觉模型,能够不...
神器CLIP为多模态领域带来了哪些革命?迪哥2小时精讲OpenAI神器—CLIP模型,原理详解+代码复现!共计4条视频,包括:CLIP模型解读(上)、CLIP模型解读(下)、1-20 节直播15:Openai Dalle2建模分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在中小规模试验中，研究者发现，CLIP 使用的对比目标方法在 zero-shot ImageNet 分类中的效率提升了 3 至 9 倍。第二种算法采用 Vision Transformer，使得计算效率相比标准 ResNet 有 3 倍提升。最后，表现最好的 CLIP 模型在 256 个 GPU 上训练了 2 周左右的时间，这与目前大型图像模型类似。结果表明，经过...