git clone'https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP'cdVQGAN-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't present...
CLIP:github.com/openai/CLIP text encoder 是传统的 12 层 transformer,63M 参数 Disco Diffusion:github.com/alembics/dis CLIP + Guided Diffusion DALLE from OpenAI / Imagen from Google 系列闭源 DALLE (非官方实现):github.com/lucidrains/D 12B 参数 DALLE-mini:github.com/borisdayma/d 0.4B...
This branch is 1 commit ahead of AK391/VQGAN-CLIP:main.Folders and files Latest commit TrellixVulnTeam Adding tarfile member sanitization to extractall() 062c83d· History5 Commits CLIP steps taming-transformers LICENSE README.md gradiodemo.py requirements.txt Repository files navigation...
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-...
结果显示了一只带有长长火焰尾巴的金属的什么东西,而不是上面的橙色图像。 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 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!
结果显示了一只带有长长火焰尾巴的金属的什么东西,而不是上面的橙色图像。 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
结果显示了一只带有长长火焰尾巴的金属的什么东西,而不是上面的橙色图像。 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...
结果显示了一只带有长长火焰尾巴的金属的什么东西,而不是上面的橙色图像。 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...
近期VQGAN+CLIP的结合非常火爆。我们从代码仓github.com/nerdyrodent/中摘录其实验效果: 例如我们给CLIP输入以下两个文本:“A painting of an apple in a fruit bowl”/ "A painting of an apple in a fruit bowl | psychedelic | surreal:0.5 | weird:0.25", 那么CLIP模型将可以指导VQGAN生成以下的图像: ...
三,CLIP (引自:GitHub - openai/CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image) 将描述文本通过text编码器转到隐空间,将图像通过image编码器转到隐空间,然后进行对比学习,即使配对的(正样本)点乘相似度尽可能大,不配对的(负样本)点乘相似度尽可能小...