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…
而在VQGAN+CLIP中,直接用CLIP指导训练,此时CLIP的角色有点儿像GAN中的判别器,就是对生成的图像与文本相似度进行评价,目标是最大化这个相似度,可以计算cliploss,然后进行反向传播优化。 所以,VQGAN+CLIP架构中,condition是靠CLIP反馈实现的,就不用在VQGAN阶段拼接条件编码了。因此在预训练VQGAN时,就可以只用图像而...
Transformer最初应用于NLP任务,是2017年的论文《Attention is All You Need》提出的模型架构,作者实验了机器翻译,获得了当时的SOTA。语言是有很明显的上下文关系的,基于此特点,开始了在CV领域的应用探索。 无界 引用我超喜欢程序猿的一句diss用语: Talk is cheap , show me the code 都是开源的…… 那么CLIP+VQ...
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-...
然后是名噪一时的GAN。2020年之后，扩散模型逐渐火热，一直到现在慢慢扩展到视频生成、3D生成、目标检测...
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...
VQGAN系列详解VQGAN(一)| 结合离散化编码与Transformer的百万像素图像生成详解VQGAN(二)| 训练细节与PyTorch模型搭建代码详解VQGAN(三)| VQGAN在文本-图像生成(+CLIP) · 图像理解/分类 · 图像修复等方面…
文本编码器:人类输入的文本即prompt,经过CLIP模型中的Text Encoder,转化为语义向量(Token Embeddings); 图像生成器(Image information Creator):U-Net、采样器以及Autoencoder组成。由随机生成的纯噪声向量(即下图中的Noisey Image)开始,通过Autoencoder编码映射到低维的隐空间,文本语义向量作为控制条件进行指导,由U-Net...
DALL-E和VQ-VAE或者VQ-GAN思路类似,transformer自回归模型+clip DALL-E2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents Stable Diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models To enable DM training on limited computational resources while retaining their quality and ...