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
以及强大的电能储存和释放能力，展现了AI在处理复杂生物特征方面的潜力。技术意义：这次实验展示了VQGAN+CLIP技术在将文字描述转化为视觉图像方面的强大能力，为探索AI艺术和生成图像技术开辟了新的可能性。未来，可以期待更多类似的创新，将AI技术与创意结合，创造出更多令人惊叹的艺术作品。
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...
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部分则将图像与标题进行关联，指导生成过程。模型使用不同的图像集训练，以便在推理时结合大量标题，生成图像呈现出所给标题的综合效果。我们使用了名为“imagenet_16384”的预训练模型，并在免费的Colab平台上利用GPU进行实验。为了寻找...
Just playing with getting VQGAN+CLIP running locally, rather than having to use colab. - VQGAN-CLIP/vqgan.yml at main · ApOgEE/VQGAN-CLIP
2022年中旬,stable diffusion开始火起来进入到大众视野。实际上在2021年,还有一个能根据文字生成高清图片的模型–VQGAN。 接下来我们就来解密,凭什么VQGAN可以在stable diffusion出来之前扛起文生图的大旗。阅读之前强烈建议读者先学习一下《VQ-VAE》:Stable Diffusion设计的架构源泉》 ...
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...