V2L Tokenizer的设计灵感来自于VQ-GAN 的成功,采用了编码器-量化器-解码器结构。然而,它的目标是将视觉信息翻译到LLM的token空间,这与它的灵感来源不同,后者旨在学习一个独立的潜在空间,仅用于图像生成。我们的V2L Tokenizer放弃了优化随机初始化的量化器codebook的标准过程;相反,它在整个训练过程中利用LLM的现有...
V2L Tokenizer的设计灵感来自于VQ-GAN 的成功,采用了编码器-量化器-解码器结构。然而,它的目标是将视觉信息翻译到LLM的token空间,这与它的灵感来源不同,后者旨在学习一个独立的潜在空间,仅用于图像生成。我们的V2L Tokenizer放弃了优化随机初始化的量化器codebook的标准过程;相反,它在整个训练过程中利用LLM的现有词汇...
【CVPR2024】无需微调,超越SPAE! V2L-Tokenizer:图像描述重建去噪多项SOTA!#人工智能 #图像处理 #深度学习 #论文 #lle - AI番茄学姐于20240326发布在抖音,已经收获了1027个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Run "step4_training_v2l_tokenizer.py" to train the V2L Tokenizer based on the codebook produced by the above 3 steps. We also provided our codebooks and checkpoints at:https://drive.google.com/drive/folders/1Z8GxE-WMEijJV-JZmqL7AGzsB0gHk4ow?usp=sharing ...
V2L Tokenizer CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 torchrun --nproc_per_node 1 --master_port=12247 step4_training_v2l_tokenizer.py \ --batch_size 8 \ --image_size 128 \ --epochs 100 \ --warmup_epochs 5 \ --lr 4.5e-4 \ --n_class 1000 \ --imagenet_path $imagenet_path \ --num_workers...