注意虽然CLIP通过图文匹配事实上统一了文本和图像的表征空间,并且被成功地运用于一系列下游的文生图模型中(VQGAN- CLIP,Stable-Diffusion等),但它匹配的粒度实在太粗放了。导致用户在文生图的过程中,很难对具体的性质和位置进行调控,是个很大的痛点。 关于这一点,最近华为云和浙大发布的这篇改进paper[1]把图和语句...
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 ...
还记得我们一年前发布的使用GAN生成神奇宝贝的文章吗,今天他的改进版本来了,这次我们根据文字描述来生成神奇宝贝。 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 Lang...
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...
使用VQGAN+CLIP从图鉴文本描述中生成神奇宝贝 点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 还记得我们一年前发布的使用GAN生成神奇宝贝的文章吗,今天他的改进版本来了,这次我们根据文字描述来生成神奇宝贝。 以前的文章:翻车现场:我用pytorch和GAN做了一个生成神奇宝贝的失败模型...
为提升VQVAE的生成效果,作者提出了两项改进策略:1) 图像压缩模型VQVAE仅使用了均方误差,压缩图像的复原结果较为模糊,可以把图像压缩模型换成GAN;2) 在生成压缩图片这个任务上,基于CNN的图像生成模型比不过Transformer,可以用Transformer代替原来的CNN。 第一条思路是作者在论文的引言中描述的,听起来比较高大上;而第...
简单来说,就是VQ-GAN不断生成图像,由CLIP来计算所生成的图像和prompt之间的相似度,再反馈给VQ-GAN,去指导它。其结果就是VQ-GAN生成的图像越来越接近文本描述。 其实关于使用VQGAN+CLIP做文生图有非常多相关的工作和不同的做法。举例来说,DALL-E的做法就是训练了一个BART来将文本输入转化为一个预测VQGAN里潜在...
详解VQGAN(三)| VQGAN在文本-图像生成(+CLIP) · 图像理解/分类 · 图像修复等方面的应用 一、导读 VQGAN模型整体架构 VQGAN除了能实现图像生成外,最近的研究还提出了它的一些变体,其能够应用在文本-图像生成,图像理解/分类,图像修复等方面,今天就和大家分享这些工作。 二、VQGAN+CLIP实现文本-图像生成 CLIP相...
# Backward Generator lossesoptimizer_G.zero_grad()vq_loss.backward(retain_graph=True)torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),max_norm=1.0) 随后,我们再计算判别器部分的损失,并进行反向传播,训练判别器去识别真图和伪图,代码实现如下所示: ...