CLIP 模型包含两个编码器:图像编码器和文本编码器。 CLIPasso 使用 CLIP 的图像编码器分别提取原始图像 (I) 和生成的素描 (S) 的特征向量。 损失函数 (Loss Function): CLIPasso 使用两个损失函数来指导笔画参数的优化: 语义损失 (Ls): 用于衡量生成的素描 (S) 和原始图像 (I) 之间的语义相似度。最小化...
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-...
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...
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 ...
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...
Just playing with getting VQGAN+CLIP running locally, rather than having to use colab. - VQGAN-CLIP/vqgan.yml at main · ApOgEE/VQGAN-CLIP
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 ...
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...
来自字节的最新text2image模型，就做到了。 实验数据显示，它的效果比VQGAN-CLIP要真实，尤其是泛化能力还...