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...
1 VQGAN核心思想 VQGAN的论文名为Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis,直译过来是「驯服Transformer模型以实现高清图像合成」。可以看出,该方法是在用Transformer生成图像。可是,为什么这个模型叫做VQGAN,是一个GAN呢?这是因为,VQGAN使用了两阶段的图像生成方法: 训练时,先训练一个图像压缩模型(包括...
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。
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…
这篇文章,我们讲VQ_GAN,这是一个将特征向量离散化的模型,其效果相当不错,搭配Transformer(GPT)或者CLIP使用,达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝! 视频:[GPT与GAN结合生成图像——VQGAN原理解析-哔哩哔哩] 效果演示: 图像生成 其他任务 2、VQVAE VQGAN其实是VQVAE修改过来的,是VQVAE先对VAE中的编码向量离散化...
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…