CLIP

2024/4/11 16:19:02
【论文精读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

【论文精读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 前言Abstract1. Introduction and Motivating Work2. Approach2.1. Creating a Sufficiently Large Dataset2.2. Selecting an Efficient Pre-Training Method2.3. Choosing and Scaling a Model2.4. P…
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【CLIP速读篇】Contrastive Language-Image Pretraining

【CLIP速读篇】Contrastive Language-Image Pretraining

【CLIP速读篇】Contrastive Language-Image Pretraining 0、前言Abstract1. Introduction and Motivating Work2. Approach2.1. Natural Language Supervision2.2. Creating a Sufficiently Large Dataset2.3. Selecting an Efficient Pre-Training Method2.4. Choosing and Sc…
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【学习笔记】多模态综述

【学习笔记】多模态综述

多模态综述 前言1. CLIP & ViLT2. ALBEF3. VLMO4. BLIP5. CoCa6. BeiTv3总结参考链接 前言 本篇学习笔记虽然是多模态综述，本质上是对ViLT后多模态模型的总结，时间线为2021年至2022年，在这两年，多模态领域的模型也是卷的飞起…
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CLIP浅谈

CLIP浅谈

CLIP论文地址：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision CLIP代码地址：https://github.com/openai/CLIP 简介 CLIP是OpenAI在2021年2月发表的一篇文章，它的主要贡献有以下2点： 1）将图…
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首个大规模图文多模态数据集LAION-400M介绍

首个大规模图文多模态数据集LAION-400M介绍

前言 openAI的图文多模态模型CLIP证明了图文多模态在多个领域都具有着巨大潜力，随之而来掀起了一股图文对比学习的风潮。 就在前几天（2022年12月），连Kaiming都入手这一领域，将MAE的思路与CLIP的思路结合，…
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【计算机视觉】如何利用 CLIP 做简单的人脸任务？（含源代码）

【计算机视觉】如何利用 CLIP 做简单的人脸任务？（含源代码）

文章目录 一、数据集介绍二、源代码 结果三、代码逐行解读 一、数据集介绍 CELEBA 数据集（CelebFaces Attributes Dataset）是一个大规模的人脸图像数据集，旨在用于训练和评估人脸相关的计算机视觉模型。该数据集由众多名人的脸部图像组成&a…
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CVPR 2023 | SAN: Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

CVPR 2023 | SAN: Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

CVPR 2023 | SAN: Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2302.12242代码：https://github.com/MendelXu/SAN 架构设计 冻结的 CLIP，其位置编码为了适应不同于预训练的输入分辨率&…
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clip代码安装实操

clip代码安装实操

CLIP模型及代码地址：GitHub - openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining 代码准备环境 先创建一个anaconda虚拟环境，包含python3.7版本，将该环境命名为clip。成功。 （ pytorch1.7.1 所需 python 版本 >3.6&…
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CLIP模型原理

CLIP模型原理

CLIP模型 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，是近年来在多模态研究领域的经典之作。OpenAI 收集了 4 亿对图像文本对（一张图像和它对应的文本描述）&a…
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ViT-L-14.pt下载load checkpoint from xxx

ViT-L-14.pt下载load checkpoint from xxx

load checkpoint from E:\BaiduNetdiskDownload\sd-webui-aki-v4\models\BLIP\model_base_caption_capfilt_large.pth stable diffusion反推提示词出现此提示时，需安装以下模型至sd-webui-aki-v4.cache\clip\目录 ViT-L-14.pt https://openaipublic.azureedge.net/…
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【扩散模型】理解扩散模型的微调(Fine-tuning)和引导(Guidance)

【扩散模型】理解扩散模型的微调(Fine-tuning)和引导(Guidance)

理解扩散模型的微调Fine-tuning和引导Guidance 1. 环境准备2. 加载预训练过的管线3. DDIM——更快的采样过程4. 微调5. 引导6. CLIP引导参考资料 微调（Fine-tuning）指的是在预先训练好的模型上进行进一步训练，以适应特定任务或领域的过程。这…
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基于CLIP4Clip的DRL的WTI模块实现

基于CLIP4Clip的DRL的WTI模块实现

关于DRL的WTI模块： Weighted Token-wise Interaction： 直觉上，并非所有的单词和视频帧都同等重要。我们提供一种自适应方法，来调整每个标记的权重大小： 注：其中两个f函数都是MLP和softmax构成。 WTI的算…
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clip4clip:an empirical study of clip for end to end video clip retrieval

clip4clip:an empirical study of clip for end to end video clip retrieval

广告深度学习计算：阿里妈妈智能创意服务优化使用CPU/GPU分离的多进程架构，加速阿里妈妈智能创意服务。https://mp.weixin.qq.com/s/_pjhXrUZVzFRtiwG2LhnkwCLIP4Clip: CLIP 再下一城，利用CLIP实现视频检索 - 知乎前言： OpenAI 的论…
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AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型

AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型

介绍 OpenAI 在 2021 年提出了 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解释图像和文本之间的关系。CLIP 的核心思想是通过大规模的图像和文本对进行训练，学习图像…
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使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RAG 在人工智能领域，检索增强生成(re…
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clip属性参数详解

clip属性参数详解

前面说到图片裁剪主要用到clip属性，是css的clip不是canvas的clip()，这里详细说一下参数的意义 w3c是这么介绍的 设置元素的形状。唯一合法的形状值是 clip : rect (top, right, bottom, left) 它是一个css属性，用来进行矩形裁剪，通…
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conda环境module ‘clip‘ has no attribute ‘load‘解决

conda环境module ‘clip‘ has no attribute ‘load‘解决

1 问题描述 运行基于clip的zero-shot预测代码&#xff0c;报错如下&#xff1a; Traceback (most recent call last):File "D:\code\ptcontainer\clip\clipembeding.py", line 38, in <module>clip_embeding ClipEmbeding()File "D:\code\ptcontainer\c…
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CLIP：用文本作为监督信号训练可迁移的视觉模型

CLIP：用文本作为监督信号训练可迁移的视觉模型

Radford A, Kim J W, Hallacy C, et al. Learning transferable visual models from natural language supervision[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2021: 8748-8763. CLIP 是 OpenAI 在 2021 年初的工作&#xff0c;文章发表在 ICML-2021&#xff0…
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AIGC系列之：CLIP和OpenCLIP

AIGC系列之：CLIP和OpenCLIP

目录 模型背景 CLIP模型介绍 相关资料 原理和方法 Image Encoder Text Encoder 对比学习 预训练 Zero Shot预测 优势和劣势 总结 OpenClip模型介绍 相关资料 原理 结果 用法 模型总结 模型背景 Stable Diffusion主要由三个核心模块组成&#xff1a; Text Enc…
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【EAI 015】CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation

【EAI 015】CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation

论文标题&#xff1a;CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation 论文作者&#xff1a;Mohit Shridhar1, Lucas Manuelli, Dieter Fox1 作者单位&#xff1a;University of Washington, NVIDIA 论文原文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2109.12098 论文出处…
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【多模态】26、视觉-文本多模态任务超详细介绍 「CLIP/LSeg/ViLD/GLIP/ALBEF/BLIP/CoCa/BEIT」

【多模态】26、视觉-文本多模态任务超详细介绍 「CLIP/LSeg/ViLD/GLIP/ALBEF/BLIP/CoCa/BEIT」

文章目录 准备知识一、CLIP&#xff1a;不同模态简单对比的方法更适合于图文检索1.1 CLIP 在分割上的改进工作1.1.1 LSeg1.1.2 Group ViT 1.2 CLIP 在目标检测上的改进工作1.2.1 ViLD1.2.2 GLIPv11.2.3 GLIPv2 二、ViLT/ALBEF &#xff1a;多模态融合在 VQA/VR 任务中更重要三、…
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多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力。 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力…
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【深度学习】Chinese-CLIP 使用教程，图文检索，跨模态检索，零样本图片分类

【深度学习】Chinese-CLIP 使用教程，图文检索，跨模态检索，零样本图片分类

代码&#xff1a;https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP/blob/master/deployment.md 文章目录 安装环境和onnx推理转换所有模型为onnx测试所有onnx模型的脚本onnx cpu方式执行docker镜像 安装环境和onnx推理 安装环境&#xff0c;下载权重放置到指定目录&#xff0c;进行on…
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AI绘画Stable Diffusion原理之扩散模型DDPM

AI绘画Stable Diffusion原理之扩散模型DDPM

前言 传送门&#xff1a; stable diffusion&#xff1a;Git&#xff5c;论文 stable-diffusion-webui&#xff1a;Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui&#xff1a;Git kaggle Notebook部署stable-diffusion-webui&#xff1a;Git AI绘画&#xff0c;输入一段…
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多模态——旷视大模型Vary更细粒度的视觉感知实现文档级OCR或图表理解

多模态——旷视大模型Vary更细粒度的视觉感知实现文档级OCR或图表理解

概述 现代大型视觉语言模型&#xff08;LVLMs&#xff09;&#xff0c;例如CLIP&#xff0c;使用一个共同的视觉词汇&#xff0c;以适应多样的视觉任务。然而&#xff0c;在处理一些需要更精细和密集视觉感知的特殊任务时&#xff0c;例如文档级OCR或图表理解&#xff0c;尤其…
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深度学习实战73-基于多模态CLIP模型的实战项目，CLIP模型的架构介绍与代码实现

深度学习实战73-基于多模态CLIP模型的实战项目，CLIP模型的架构介绍与代码实现

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战73-基于多模态CLIP模型的实战项目，CLIP模型的架构介绍与代码实现。多模态CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型是一种深度学习模型，其核心设计理念是通过大规模的对比学习训练，实现图像与文本之间的跨模…
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李沐论文精读系列四：CLIP和改进工作串讲（LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso）

李沐论文精读系列四：CLIP和改进工作串讲（LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso）

文章目录一、CLIP1.1 简介1.1.1 前言1.1.2 模型结构1.1.3 模型效果1.1.3.1 对自然分布偏移的鲁棒性1.1.3.2 StyleCLIP1.1.3.3 CLIPDraw1.1.3.4 zero-shot检测1.1.3.5 CLIP视频检索1.1.4 导言1.2 方法1.2.1 自然语言监督的优势1.2.2 预训练方法&#xff08;训练效率至关重要&…
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CLIP使用教程

CLIP使用教程

文章目录 前言注意使用其他示例 原理篇 前言 本文主要介绍如何调用Hugging Face中openai提供的CLIP API. 注意 如果碰到模型无法自动下载&#xff0c;可手动下载到本地&#xff0c;注意本地调用路径后缀加/。 下载config.json、preprocessor_config.json、pytorch_model.bi…
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大模型理解之CLIP

大模型理解之CLIP

前言 2021年2月份&#xff0c;CLIP模型被提出&#xff0c;想法很简单&#xff0c;性能高效&#xff0c;而且具备很好的泛化性。我在这里简单谈论下我对CLIP模型的理解&#xff0c;以及发现的一些问题。 我是在沐神的视频中了解的CLIP, 里面提到CLIP最大的贡献在于打破了固定类…
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小白看CLIP代码解析

小白看CLIP代码解析

CLIP代码解析 CLIP演示代码&#xff08;以cifar100举例&#xff09;补充11. 为什么选用100*image_feature&#xff1f;2. 为什么使用L2规范点积&#xff0c;而不直接使用点积&#xff1f; cifar100的所有类别model.encode_image >> VisionTransformer补充21. 为什么加入c…
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【git】pip install git+https://github.com/xxx/xxx替换成本地下载编译安装解决网络超时问题

【git】pip install git+https://github.com/xxx/xxx替换成本地下载编译安装解决网络超时问题

目录 &#x1f311;&#x1f311; 背景 &#x1f312; &#x1f312;作用 &#x1f314;&#x1f314; 问题 &#x1f314;&#x1f314;解决方案 &#x1f319;方法一 &#x1f319;方法二 &#x1f31d;&#x1f31d;我的解决方案 整理不易&#xff0c;欢迎一键三连…
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【计算机视觉】使用 notebook 展示如何下载和运行 CLIP models，计算图片和文本相似度，实现 zero-shot 图片分类

【计算机视觉】使用 notebook 展示如何下载和运行 CLIP models，计算图片和文本相似度，实现 zero-shot 图片分类

文章目录 一、CLIP 模型二、准备三、加载模型四、查看图片处理器五、文本分词六、输入图片和文本&#xff0c;并可视化七、将图片和文字 encode 生成特征八、计算 cosine 相似度九、零样本进行图片分类十、编写函数进行图片分类十一、测试自己的函数十二、编写函数对多图片进行…
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【计算机视觉】CLIP：语言-图像表示之间的桥梁

【计算机视觉】CLIP：语言-图像表示之间的桥梁

文章目录一、前言二、架构三、应用3.1 图像分类3.2 图像描述3.3 文本到图像四、总结一、前言 最近GPT4的火爆覆盖了一个新闻&#xff1a;midjourney v5发布&#xff0c;DALLE2&#xff0c;midjourney都可以从文本中生成图像&#xff0c;这种模型要求人工智能同时理解语言和图像…
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【深度学习】clip-interrogator clip docker 容器启动过程

【深度学习】clip-interrogator clip docker 容器启动过程

文章目录 dockerfile备忘ENTRYPOINT ["bash", "/app/startProject.sh"]常用docker指令web服务脚本访问接口文件 给一张图片&#xff0c;输出图片描述。 dockerfile备忘 只有从dockerfile制作的镜像才有分层结构&#xff0c;加速传输&#xff0c;故第一步…
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stable diffusion安装踩坑之clip安装、git报错

stable diffusion安装踩坑之clip安装、git报错

clip本地安装环境链接问题 本节主要记录一下在windows安装stable diffusion时&#xff0c;clip脚本安装不上&#xff0c;本地安装时如何链接到当前库的问题 首先&#xff0c;在脚本安装clip不成功时&#xff0c;脚本会输出一个commend指令&#xff0c;复制到浏览器就可以很快…
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使用矢量面裁剪栅格数据的对齐问题

使用矢量面裁剪栅格数据的对齐问题

最近凑巧有几个比较多的栅格裁剪问题&#xff0c;整理如下&#xff1a; 我们只有由于栅格与矢量数据的存储模型不相同&#xff0c;这就导致栅格数据的像元无法与矢量数据的点等同&#xff0c;从而导致裁切后的对齐问题&#xff0c;放大数据我们就能发现&#xff0c;如下图可以说…
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