class QuickGELU(torch.nn.Module): def forward(self, x: torch.Tensor): return x * torch.sigmoid(1.702 * x) mm = timm.create_model('vit_base_patch16_clip_224.openai', pretrained=True, act_layer=QuickGELU) Hmmm Will add 336 openai and eva model soon in either case. ...
对于图像编码器,作者使用 ResNet 和 ViT 进行了实验。他们表现最好的模型是ViT-L/14@336px: Large vision transformer (ViT-L) 14 个patch(每个图像分为 14x14 像素patches/sub-images) 输入图像为336x336 pixel 对于文本编码器,CLIP 使用类似于 GPT-2 但更小的 Transformer 模型。他们的基础模型只有 63M ...
表示为ViT-L/14@336px。除非另有说明，本文报告的所有CLIP结果都使用实验中表现最好的模型。
("openai/clip-vit-large-patch14", return_dict=False, torchscript=True) processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(text...
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。 关于openai/clip-vit-large-patch14的报错,要手动下载,并且要修改源文件路径。 源文件 vim repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py 找到其中的openai/clip-vit-large-patch14 ...
在这个例子中,tokenizer是 'openai/clip-vit-large-patch14'。 2. 检查tokenizer的安装和加载方式 openai/clip-vit-large-patch14 通常是一个预训练的模型标识符,而不是直接指代一个tokenizer。在使用如Hugging Face的transformers库时,模型通常包含自己的tokenizer。然而,CLIP模型(Contrastive Language-Image Pre-...
这个错误提示说明加载'openai/clip-vit-large-patch14'模型的分词器(tokenizer)出现了问题。可能的原因是无法访问分词器文件。您可以尝试使用以下代码下载分词器文件:stylusimport openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"model_name = "openai/clip-vit-large-patch14"tokenizer = openai.api.Completion.create(engine...
详细版—LLaVA模型在服务器上部署和启动的过程! 模型网址如下: LLaVA:https://github.com/haotian-liu/LLaVA vit模型:https://huggingface.co/openai/clip-vi - CC于20240220发布在抖音,已经收获了8348个喜欢,来抖音,记录美好生活!
openai-clip-vit-large-patch14 Overview OpenAI's CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) model was designed to investigate the factors that contribute to the robustness of computer vision tasks. It can seamlessly adapt to a range of image classification tasks without requiring specific training...
对于 ViT-L/14，我们还以更高的 336 像素分辨率预训练一个额外的 epoch，以提高类似于 FixRes 的性能...