Unidiffuser:统一的扩散框架,使用CLIP来增强跨模态理解 基于GAN的方法: StyleGAN-NADA:无需配对数据,使用CLIP空间中的方向来实现StyleGAN的域适应 StyleCLIP:将CLIP与预训练的StyleGAN结合,实现文本引导的图像操作 CLIPStyler:使用CLIP引导的风格迁移,保持内容的同时实现风格变换 混合架构: CLIP-GEN:结合生成对抗网络和CLIP...
目录 收起 CLIP VQGAN VQGAN-CLIP Stable-Diffusion 最近在做文本生成的扩散的一些实验,也顺便阅读了几篇与stable-diffusion相关的经典的图像扩散论文。以防自己忘记,稍加梳理后记录以下几文的核心大意于此: CLIP:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision VQGAN: Taming Transformers ...
最近有大量使用CLIP+VQGAN的数字艺术作品出现,这两项组合技术不知大家都玩过没? OpenAI的CLIP 用于连接文本与图像 具体的应用,比如一位开发者的项目:通过文本搜索精准匹配图片的项目。该项目大约有200 万张Unsplash的图片 ,通过 CLIP 模型处理后,可以使用自然语言进行精准搜索。 github.com/haltakov/natural-language-...
先看看结果,这几个你们都认识吗,它们分别是:蒜头蛤蟆、喷火蜥蜴、呲水王八和黄皮耗子。不得不说,现在的AI技术真的太强大了😆 VQGAN+CLIP(Vector Quantised General Adversarial Network + Contrastive Language - Image Pre-training)是最近新兴的“数据艺术”的最新研究之一,现在已被用于创作一些令人惊叹的艺术作品。
使用VQGAN+CLIP可以从图鉴文本描述中生成神奇宝贝。具体来说：技术基础：这一成就源于VQGAN+CLIP技术的结合。VQGAN部分基于预训练的文本库生成图像，而CLIP部分则将图像与标题进行关联，指导生成过程。实验过程：实验中使用了名为“imagenet_16384”的预训练模型，并在免费的Colab平台上利用GPU进行实验。为了...
这一成就源于VQGAN+CLIP技术的结合，它属于新兴的“数据艺术”领域，能够根据输入的文本生成图像。Pokédex图鉴成为了我们实验的基础，其中包含了所有神奇宝贝的详细描述，我们利用这些描述生成了妙蛙种子、杰尼龟、小火龙和皮卡丘。VQGAN+CLIP的工作原理是，VQGAN部分基于预训练的文本库生成图像，而CLIP部分则...
git clone 'https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP' cd VQGAN-CLIP git clone 'https://github.com/openai/CLIP' git clone 'https://github.com/CompVis/taming-transformers' Note: In my development environment both CLIP and taming-transformers are present in the local directory, and so aren...
1 VQGAN核心思想 2 VQVAE创新点 2.1 创新点1-图像压缩模型VQVAE被改进成了VQGAN 2.2 创新点2-基于 Transformer 的压缩图像生成模型 2.3 创新点4-带约束的图像生成 3 滑动窗口生成高清图像 4 论文实验 4.1 验证了基于Transformer的压缩图像生成模型的有效性 ...
VQGAN通过将生成的图像量化为固定数量的离散值,生成具有更明确结构和锐利边缘的图像,相比传统GAN有显著优势。该模型的独特之处在于能够生成比训练时更大的图像,通过巧妙的技术实现了百万像素级图像的生成。VQGAN与CLIP结合使用时,可以基于文本提示生成图像,CLIP用于评估生成图像与文本提示的匹配度,从而指导生成过程。这种...
Just playing with getting VQGAN+CLIP running locally, rather than having to use colab. - VQGAN-CLIP/vqgan.yml at main · ApOgEE/VQGAN-CLIP