使用BLIP-2模型w/ViT-g和FlanT5XXL的指示零样本图像到文本生成的精选示例,其中显示了广泛的功能,包括视觉对话、视觉知识推理、视觉共感推理、故事讲述、个性化图像到文本的生成等。其他与BLIP2基本一样。
使用BLIP-2模型w/ViT-g和FlanT5XXL的指示零样本图像到文本生成的精选示例,其中显示了广泛的功能,包括视觉对话、视觉知识推理、视觉共感推理、故事讲述、个性化图像到文本的生成等。其他与BLIP2基本一样。
昙花一现blipfoto.com 的备份/预览实用程序有时,只是有时,您可能想要备份您的 blip:这是一项非常基本的工作。 它会: 使用您的用户名创建一个新目录从最近的条目开始,向后工作直到找不到以前的条目对于每个条目...
适用于Android的Blip-Blop Blip&Blop端口android Blip&Blop是LOADED Studio于2002年在Windows上发行的游戏,该游戏使用C ++和DirectX开发。 在我十几岁的初期玩了很长时间的游戏之后,后来我有机会看到了游戏的...
终于开写本CV多模态系列的核心主题:stable diffusion相关的了,为何执着于想写这个stable diffusion呢,源于三点确实非常非常多的朋友都看过我那篇SVM笔记,影响力巨大,但SVM笔记之后,也还是写了很多新的博客/...
这个多路Transformer其实也是微软之前的工作VLMo,多路Transformer的核心是模型的MHSA模块是共享的,而设置不同的FFN来分别处理图像(V-FFN),文本(L-FFN)和多模态数据(VL-FFN)。给定任何一张图片,按照vision ...
传统的Vision-Language Pre-training (VLP)任务大多是基于理解的任务或基于生成的任务,同时预训练数据多是从web获取的图像-文本对...因此作者提出了BLIP架构,引导语言图像预训练,以实现统一的视觉语言理解和生成。
文章主要是对BLIP2 (使用冻结图像编码器和大型语言模型的Bootstrapping语言图像预训练)论文的阅读笔记,也对BLIP(用于统一视觉语言理解和生成的Bootstrapping语言图像预训练)算法进行了简单的介绍。
选择所需的机器人,转到上方菜单并访问Channels > Blip Chat 。 在Setup选项卡上,您将能够获得所需的脚本。 您还必须注册将包含 Blip Chat 的所有网站域,否则它将无法工作。 就这样 :) 出于发布目的,请下载该...
由于大规模模型的端到端训练,视觉和语言预训练的成本越来越高,BLIP-2是一种通用且高效的预训练策略,可以从现成的冻结的预训练图像编码器和冻结的大型语言模型引导视觉语言预训练。
本文为《深入浅出多模态》系列多模态经典模型BLIP2,首先从整体介绍多模态模型发展,对其中经典BLIP2模型进行详述,通过利用预训练的视觉模型和语言模型来提升多模态效果和降低训练成本,预训练的视觉模型能够提供高...
BLIP hugface API调用demo
BLIP:统一视觉语言理解与生成的预训练模型 Blip: Bootstrapping language-image pre-training for unified vision-language understanding and generation
斑点 Blip是一款基于平台的Web应用程序,用于治疗1型糖尿病(T1D)。 它使患者及其“护理团队”(家庭,医生)可以看到他们的糖尿病设备数据(来自胰岛素泵,BGM和/或CGM)并相互发送消息。 本自述文件仅关注使blip...
Slate 可帮助您创建美观、智能、响应Swift的 API 文档。 上面的例子是用 Slate 创建的。 在查看。 特征 简洁、直观的设计——使用 Slate,API 的描述在文档的左侧,所有的代码示例都在右侧。 受和API 文档启发。...
Motivation:近些年Vision-language pre-training (VLP) 飞速发展,越来越多更大的预训练模型涌现不断更新各种下游任务的sota结果。但是这些模型需要很高的计算成本,包括大规模的预训练数据和模型结构。...
(Image-Text Contrastive Loss):针对图像编码器和文本编码器,通过正负图文对的对比学习,来对齐图像和文本的潜在特征空间(Image-Text Matching Loss):针对以图像为基础的文本编码器,通过对图文匹配性进行二...
问题一:目前VLP(Vision-Language Pre-training)数据大多来自于网络爬取,如CLIP。其中的caption包含很多...针对问题二:提出一种新的VLP框架BLIP统一视觉语言理解和生成任务,比现有的方法更适应广泛的下游任务;
BLIP是一个多模态视觉-文本大语言模型,隶属BLIP系列第一篇,可以完成:图像描述、视觉问答、图像检索。由于没有接入LLM,所以虽然可以做生成任务,但是没有很强的对话能力以及世界知识。主要是模型和数据两方面创新...
题目: BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation机构:salesforce research论文:任务: 视觉语言预训练特点: 联合视觉语言理解以及生成,web 文本...
CLIP是BLIP的前身,或者说是一个很高水平的基础, 视频听下来最深的印象就是论文团队对于这个大模型的训练用了从网上爬下来的4亿个图像文本对,真是钞能力啊~CLIP通过4亿的数据来学习图像和文本之间的对应关系,实现...
视觉语言预训练(VLP)提高了许多视觉语言...本文提出了一种新的VLP框架BLIP,它可以灵活地转移到视觉语言理解和生成任务中。BLIP通过引导标题有效地利用了带有噪声的web数据,其中标题生成合成标题,滤波器去除噪声。
两个ITC+两个MIM+1个ITM。ITM是基于ground truth的,必须知道一个pair是不是ground truth,同时ITM loss是用了hard negative,这个是和Momentum Distillation(动量蒸馏)是有冲突的,所以ITM只有一个loss没有给基于...
BLIP模型中的一些术语解读
以往的预训练模型仅在基于理解的任务或者基于生成的任务方面表现出色,很少有可以兼顾的模型。比如,基于编码器的模型,像 CLIP,ALBEF 不能直接转移到文本生成任务 (比如图像字幕),而基于编码器-解码器的模型,像 ...
当 BLIP-2 遇上 Diffusion!可控图像生成的最优解,图像主题、风格任意切换,指哪改哪
本文为《深入浅出多模态》系列多模态经典模型BLIP,首先从整体介绍多模态模型发展,对其中经典BLIP模型进行详述,从具体论文、数据集、代码、模型结构、结果等角度分析,本专栏适合从事多模态小白及爱好者学习,欢迎...
图中绿色的是干净的数据,红色的是有噪声的数据。如果不看最右边那个解码器...有了判别器就可以对一开始有噪声的数据和刚生成的数据进行一波滤除,得到干净的数据,与原始数据拼起来作为新数据集去预训练一个新的BLIP。
本文主要介绍典型的图文多模态任务