git clone 'https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP' cd VQGAN-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...
git clone'https://github.com/Muccul/VQGAN-CLIP.git'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 presen...
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...
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 模型处理后,可以使用自然语言进行精准搜索。 github.com/haltakov/natural-...
(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。(感觉...
来自字节的最新text2image模型，就做到了。 实验数据显示，它的效果比VQGAN-CLIP要真实，尤其是泛化能力还...
---以下是视频中的demo--- CLIP+VQGAN 网页demo地址:https://huggingface.co/spaces/EleutherAI/VQGAN_CLIP (用的人多,经常出错,要多试几次) CLIP+VQGAN Github:https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP (上面这个如果跑不了,就要试试自己用github版本配置环境跑了) 展开更多知识分享官 知识 设计·创...
---以下是视频中的demo--- CLIP+VQGAN 网页demo地址:https://huggingface.co/spaces/EleutherAI/VQGAN_CLIP (用的人多,经常出错,要多试几次) CLIP+VQGAN Github:https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP (上面这个如果跑不了,就要试试自己用github版本配置环境跑了) 展开更多知识分享官 知识 设计·创...
[https://github.com/ADAMS-H/VQGAN-CLIP](https://github.com/ADAMS-H/VQGAN-CLIP) 您可以在该链接中查看项目的介绍、代码和相关文档。如果您需要进一步的帮助,可以联系项目开发者或在该项目的GitHub仓库中提出您的问题。 github仓库地址: https://github.com/nerdyrodent/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 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!