论文:VQGAN-CLIP: Open Domain Image Generation and Editing with Natural Language Guidance (1)研究动机 VQGAN-CLIP 的核心思想是利用预训练的 CLIP 模型作为“指导”,来控制 VQGAN 生成图像的过程。通过最大化生成图像和文本描述在 CLIP 嵌入空间中的相似性,实现了通过自然语言进行开放域图像生成和编辑的目标,...
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 Natu…
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-...
尽管结果不是很好,但是VQGAN+CLIP 做出的推理和图像质量比我预期的更令人印象深刻。期待更多地探索它们。 最后github代码在这里:https://github.com/justinjohn0306/VQGAN-CLIP 作者:peter capsalis
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...
Create a new virtual Python environment for VQGAN-CLIP: conda create --name vqgan python=3.9 conda activate vqgan Install Pytorch in the new enviroment: Note: This installs the CUDA version of Pytorch, if you want to use an AMD graphics card, read theAMD section below. ...
Just playing with getting VQGAN+CLIP running locally, rather than having to use colab. - VQGAN-CLIP/vqgan.yml at main · ApOgEE/VQGAN-CLIP
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。这种组合在艺术创作领域广受欢迎,许多令人惊叹的作品由此诞生。VQGAN的训练过程包括两个阶段:首先是VQVAE模块的训练,然后是Transformer的训练。该模型在图像重建和高分辨率图像合成方面表现出色,尽管存在一些局限性...
AliceMind-PALM模型不支持图片生成任务。需要参考现有图片生成模型如DALLE,为PALM补充下游图片生成的代码; 调研并实现图片生成代码的训练和推理; 待解决的问题 缺少算力提供 独立完成调研与代码调试 主要工作 调研大量文字到图片模型,最终找到VQGAN+CLIP 完成代码的调试,将PALM生成的文字接入到搭建好的模型 ...
We demonstrate on a variety of tasks how using CLIP [37] to guide VQGAN [11] produces higher visual quality outputs than prior, less flexible approaches like DALL-E [38], GLIDE [33] and Open-Edit [24], despite not being trained for the tasks presented. Our code is available in a ...