(引自:Explaining the code of the popular text-to-image algorithm (VQGAN+CLIP in PyTorch) | by Alexa Steinbrück | Medium) 总结:VQGAN+CLIP实现了 图像生成 与 条件控制 解耦,充分利用CLIP预训练大模型的优势,但代价是需要走inference-by-optimization模式,计算压力加大。 注:diffusion模型同样可以使用CLIP...
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…
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。它接收文本输入并返回根据文本描述生成的图像。本篇文章我将看看它是否可以从 Pokédex 的图...
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
CLIP+VQGAN ace 新旧交替之际,不同时代的审美。这个现象真有趣~~ 知识库 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...
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。 它接收文本输入并返回根据文本描述生成的图像。 本篇文章我将看看它是否可以从 Pokédex 的图鉴描述中绘制 Pokémon。
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。
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. ...
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 ...
【(Colab) 用VQGAN + CLIP创建逼真的生成图像】《Create Realistic AI-Generated Images With VQGAN + CLIP》by Max Woolf http://t.cn/A6ItFeXZ