多模态如何入门?计算机大佬带你一口气学完:Diffusion模型、对比学习、Openai CLIP模型、Huggingface!真的通俗易懂!(人工智能、AI)AI-摆渡人 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多676 17 8:39:51 App 吃透多模态四大模型!计算机大佬带你一口气学会:CLIP BLIP VIT MLLM多模态底层逻辑!真的通俗易懂!带你...
然后,他们通过建立一款交互式工具,以便让任何人都可以探索这些 AI 模型产生的图像、以及输出中所反映的任何偏见。目前,上述工具可以在 HuggingFace 网站上免费获取。 在分析了 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 生成的图像后,他们发现这些 AI 模型倾向于产生看起来像白人和男性的图像,特别是当被要求描绘处于权威地位的人...
huggingface clip 的源代码 https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.38.2/src/transformers/models/clip/modeling_clip.pygithub.com/huggingface/transformers/blob/v4.38.2/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py 导入必要的库和模块:代码首先导入了 PyTorch 及其他必要的库,用于定义模型结构...
在CLIP 之前,大多数视觉语言模型都是使用分类器或语言模型目标进行训练的。对比目标是一种聪明的技术,它允许 CLIP 扩展并推广到多个任务。 我们将使用图像caption示例任务来展示为什么对比目标更适合 CLIP:给定图像,生成描述它的文本。 1.4 对比目标 虽然语言模型目标允许更加灵活的输出,但 CLIP 作者指出这个目标使训练...
然后,他们通过建立一款交互式工具,以便让任何人都可以探索这些 AI 模型产生的图像、以及输出中所反映的任何偏见。目前,上述工具可以在 HuggingFace 网站上免费获取。 在分析了 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 生成的图像后,他们发现这些 AI 模型倾向于产生看起来像白人和男性的图像,特别是当被要求描绘处于权威地位的人...
始智AI wisemodel.cn社区将打造成huggingface之外最活跃的中立开放的AI开源社区。欢迎《》以及《》。 CLIP 模型架起了文本和图像的桥梁,但实际上很少有人会用它来进行文本检索,因为CLIP的文本编码器无法有效的对长文本进行语义建模。 为了解决这一问题,jina推出了 Jina CLIP v1,已经在始智AIwisemodel.cn开源社区发...
你可以在自己的计算机上使用HuggingFace的Transformers库用几行代码就使用CLIP!首先,导入库并加载预训练模型。 importtransformers model = transformers.CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor = transformers.CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") ...
然后,他们通过建立一款交互式工具,以便让任何人都可以探索这些 AI 模型产生的图像、以及输出中所反映的任何偏见。目前,上述工具可以在 HuggingFace 网站上免费获取。 在分析了 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 生成的图像后,他们发现这些 AI 模型倾向于产生看起来像白人和男性的图像,特别是当被要求描绘处于权威地位的人...
在自定义数据集上实现OpenAI CLIP 在2021年1月,OpenAI宣布了两个新模型:DALL-E和CLIP,它们都是以某种方式连接文本和图像的多模态模型。CLIP全称是Contrastive Language–Image Pre-training,一种基于对比文本-图像对的预训练方法。为什么要介绍CLIP呢?因为现在大火得Stable Diffusion并不是单一模型,而是多个模型组成。
FlageAI集成了很多主流大模型算法技术，以及多种大模型并行处理和训练加速技术，并支持微调。目前涵盖的模型包括NLP、CV与多模态等领域，如语言大模型OPT、T5，视觉大模型ViT、Swin Transformer，多模态大模型CLIP等。目前，FlagAI已经加入Linux基金会。“悟道2.0”通用语言大模型GLM，“悟道3.0”视觉与训练大模型EVA...