# Function to load and preprocess image, generate embedding using a pre-trained CNN def get_image_embedding(image_path): image = Image.open(image_path) # Load image processed_image = transform(image) # Preprocess image # Replace this with your pre-trained CNN for image embedding generation i...
(1)Text to Image Fig.6 text to image generation (2)结合ControlNet 使用参考图像生成相应的HED边缘图像,并将它们作为PixArt ControlNet的控制信号。 Fig.7 ControlNet customization samples from PixArt (3)结合Dreambooth PixArt可以与Dreambooth结合使用,只需提供少量图像和文本提示,就能生成高保真度的图像,并且...
(2)基于Transformer的GPT模型虽然在自然语言生成和语言理解方面取得很大进展,但是无法承受图像生成的计算量(即使是最大的ImageGPT也仅仅达到96*96分辨率) (3)VQ-VAE(Vector Quantized Variational AutoEncoders)框架训练一个编码器将图像压缩到一个低维离散潜在空间重振了 CV中的自回归模型,但是未曾在文本生成图像领域有...
You may also want to export a SavedModel, which is useful for serving your trained model, (e.g., when deploying with ML Engine or in a Docker image). t5_mesh_transformer \ --gcp_project="${PROJECT}" \ --tpu_zone="${ZONE}" \ --model_dir="${MODEL_DIR}" \ --use_model_api...
文本到图像生成是 2022 年最火的AIGC 方向之一,被《science》评选为 2022 年度十大科学突破。最近,谷歌的一篇文本到图像生成新论文《Muse:Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers》又引起高度关注。 Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers ...
deep-learninginferencetransformerspeech-recognitionopenaispeech-to-textquantizationwhisper UpdatedJan 1, 2025 Python pix2tex: Using a ViT to convert images of equations into LaTeX code. pythonmachine-learningocrlatexdeep-learningimage-processingpytorchdatasettransformervitimage2textim2textim2latexim2markupmath...
这些模型有能力生成非常详尽和逼真的图像,在广泛的行业和应用中,它们正在成为越来越强大的工具。 原文链接: Google AI Unveils Muse, a New Text-To-Image Transformer Model 相关阅读: OpenAI 宣布 DALL·E 开放测试版:面向 100 万用户,有文字就能生成图片 谷歌最新 Imagen AI 在文本至图像生成方面优于 DALL-E...
至此,我们关于将 RoPE 推广到图文混合输入的推导已经完成,如果需要一个名字,可以将最后的方案称之为“RoPE-Tie(RoPE for Text-image)”。不得不说的是,最后的 RoPE-Tie 并不算太漂亮,以至于给人一种“雕花”的感觉。 从效果上来看,相比直接展平为一维用 RoPE-1D,换用 RoPE-Tie 之后也不见得会有什么提升,...
在计算机视觉中,模型首先在包含数百万张图片的大规模数据集(如ImageNet)上进行训练。这个过程称为预训练,其主要目的是教会模型图片的基本特征,如边缘或颜色。然后,这些预训练模型可以在下游任务上进行微调,例如使用相对较少的标记示例(通常每类几百个)对花卉物种进行分类。微调模型通常比从头开始训练的监督模型在相同数...
然而,“一张图片等于16x16个单词”中实现的ViT存在一个缺点,即其最佳性能需要在大型数据集上进行预训练。最佳模型是在专有的JFT-300M数据集上预训练的。而在较小的开源ImageNet-21k数据集上进行预训练的模型,其性能与最先进的卷积ResNet模型相当。 Tokens-to-Token ViT: ...