这样做使得 ImageBind 隐式地将文本嵌入与其他模态(如音频、深度等)对齐,从而在没有显式语义或文本配对的情况下,能在这些模态上实现零样本识别功能。 下图2 为 ImageBind 的整体概览。 与此同时,研究者表示 ImageBind 可以使用大规模视觉语言模型(如 CLIP)进行初始化,从而利用这些模型的丰富图像和文本表示。因此,...
b.文本实体-图像对齐(TEA):通过每个文本中包含文本实体及其可视化属性(如颜色和数字)来构建句子,之后通过对比学习和文本实体掩模建模来学习句子与其对应的图像之间的对齐。 c.文本-图像实体对齐(TIA):强调了跨模态实体对齐的重要性,通过随机掩模建模图像或文本中的实体,让模型对跨模态对齐实体的缺失更加敏感。 Step3:...
华为PixArt-α:高质量、低成本的文生图模型,训练时长只有SD 1.5的10.8% 今天向大家介绍PixArt-Σ,一种Diffusion Transformer(DiT)模型,能够直接生成4K分辨率的高质量图像。该模型在生成高保真图像的同时,与文本提示紧密对齐,超越了其前身PixArt-α模型。 PixArt-Σ可以直接生成4K的图片,目前开源的模型暂时还没有模型能...
1. 商汤联合上海AI Lab提出一种名为CoMat的文本提示微调策略,旨在解决文本提示和生成图像之间的不一致问题。 2. CoMat通过图像到文本的概念匹配机制、属性集中模块和保真度保留来实现文本与图像的对齐。 3. 实验表明,CoMat在两个文本到图像对齐基准上优于基线模型SDXL,并取得最先进的性能。
2023文本生成图像算法创新点! | ✅改进的注意力机制:通过改进Transformer模型中的自注意力机制,可以更准确地将文本描述中的关键词与生成的图像中的相关区域对齐。例如,使用稀疏注意力模式或轴向注意力,以减少计算需求并提高性能。✅CLIP-like 模型的优化:CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training)是一种联合...
PuLID+IPAdapter图像融合节点工作流 资源下载喜好儿网如何在ComfyUI中使用PuLID+IPAdapter图像融合节点:工作流、人脸分析节点下载节跳动的PuLID是一个开源项目,由其团队开发,旨在通过对比对齐和快速采样 - 喜好儿网于20240529发布在抖音,已经收获了2.7万个喜欢,来抖
借助全新的光线描摹渲染引擎,现在可以直接在3D模型上绘图、用2D图像绕排3D形状、将渐变图转换为3D对象、为层和文本添加深度、实现打印质量的输出并导出到支持的常见3D格式。 (2)调整面板 通过轻松使用所需的各个工具简化图像调整,实现无损调整并增强图像的颜色和色调;新的实时和动态调整面板中还包括...
c.文本-图像实体对齐(TIA):强调了跨模态实体对齐的重要性,通过随机掩模建模图像或文本中的实体,让模型对跨模态对齐实体的缺失更加敏感。 Step3:基于结果的重排序阶段,该阶段设计了两个不同的模块来细化 top-𝑘 排名结果: a.文本-图像双向重排序(TBR):采用 top-𝑘(𝑘=20) 的检索结果进行反向图像-文本检索...
c.文本-图像实体对齐(TIA):强调了跨模态实体对齐的重要性,通过随机掩模建模图像或文本中的实体,让模型对跨模态对齐实体的缺失更加敏感。 Step3:基于结果的重排序阶段,该阶段设计了两个不同的模块来细化 top-𝑘 排名结果: a.文本-图像双向重排序(TBR):采用 top-𝑘(𝑘=20) 的检索结果进行反向图像-文本检索...
如今,基于 ImageBind 这样的模型可以让机器学习更接近人类学习。 在官方博客中,Meta 分享 ImageBind 是通过图像的绑定属性,只要将每个模态的嵌入与图像嵌入对齐,即图像与各种模式共存,可以作为连接这些模式的桥梁,例如利用网络数据将文本与图像连接起来,或者利用从带有 IMU 传感器的可穿戴相机中捕获的视频数据将运动与视...