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 ...
importtorchimporthuggingface_hubimporttimmmodel=timm.create_model('vit_large_patch14_clip_336',num_classes=768)url="https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt"state_dict=torch.hub.load_state_dict_from_url...
首先,确保您的本地工作环境中不存在名为 openai/clip-vit-large-patch14 的目录。这个目录可能与尝试从 Hugging Face 模型库加载的模型路径发生冲突。您可以使用文件浏览器或命令行工具来检查这一点。 在命令行中,您可以使用以下命令来检查当前目录及其子目录中是否存在名为 clip-vit-large-patch14 的目录(请注意...
分析问题,缺少 openai/clip-vit-large-patch14 ,无法访问 huggingface.co/models 网址。 如果无法独立解决,可以借助搜索引擎(必应或者谷歌)或者 github issues 以及 Stack Overflow 解决问题。 部署stable-diffusion-webui-1.7.0 过程中,解决缺少工具包openai/clip-vit-large-patch14 的问题,希望对你的工作或者学习有...
I'm struggling with the sioze of the openai/clip-vit-large-patch14 model, thus I want to convert it to OPTIMUM onnx! Your contribution no ideas so far.. Hi@antje2233, which command are you running?optimum-cli export onnx --model openai/clip-vit-large-patch14 clip_onnx --task zero...
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!
最大的ResNet网络ResNet-50*64在592台V100 GPU上训练了18天,而最大的Vision Transformer模型ViTLarge/14在256台V100 GPU上只花了12天。这再次证明了Vision Transformer在训练效率上的优势,正如ViT论文中所述。作者还提到,最后对性能进行Fine-Tune时,使用了更大尺寸的图像(336x336),这种Fine-Tune可以提高性能,这个...
与ViT直接将原始图像patch化不同,Sora是先将video压缩到一个低维的latent space,然后将latent space中的数据再变成成spacetime latent patch。 Sora在latent space中做patch化 在后文中我们会看到,将原始视觉数据压缩到latent space并在latent space中做patch化的方法,在stable diffusion和DiT中已有使用,算是用transform...
class CLIPVisionEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, config: CLIPVisionConfig): super().__init__() self.config = config self.embed_dim = config.hidden_size self.image_size = config.image_size self.patch_size = config.patch_size self.class_embedding = nn.Parameter(torch.randn(self...