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OpenAI发布DALL-E2:基于文本的图像生成新产品
2022年OpenAI发布了基于文本的图像生成产品DALL-E2,其整体架构包括CLIP模型、Prior模型和Decoder模型。DALL-E2相较于之前的模型在生成图片的多样性上有所提升。- 148
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视觉领域AIGC常用技术对比:GAN、Diffusion Model和CLIP
本文对视觉领域AIGC常用的几类技术进行了对比,包括GAN、Diffusion Model和CLIP,分析它们各自的优缺点和应用场景,旨在帮助读者更好地理解和选择合适的技术应用。- 215
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深入研究视觉语言模型
本文深入研究了联合视觉语言模型的最新进展,重点关注了训练方式和学习策略。通过介绍对比学习、PrefixLM、Multi-modal Fusing with Cross Attention等预训练目标,展示了视觉语言模型的发展趋势和应用前景。- 436
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Hugging Face 发布重磅更新和产品更新
Hugging Face 最新发布了 ChatUI 的官方 Docker 模板,以及 Transformers.js v2.5.0 版本的更新,新增对 CLIP 计算嵌入的支持。这些更新将为用户带来更优化的使用体验和更多的功能。- 465
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zero-shot Referring Image Segmentation with CLIP: 一种基于CLIP的零样本参考图像分割方法
本文提出了一种zero-shot的Referring image segmentation方法,利用了来自CLIP的pre-train的跨模态知识。该方法的性能明显优于所有基线方法和监督较弱的方法。欢迎关注公众号CV技术指南,获取更多计算机视觉技术资讯和最新进展。- 251
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深度学习中的注意力机制与Transformer框架解析
本文介绍了深度学习中的注意力机制,以及基于Transformer框架的相关模型,包括GPT、CLIP、DALL·E等。通过对注意力机制的解析,帮助读者更好地理解AI相关知识。- 113
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OpenAI的多模态模型CLIP解读
本文将解读OpenAI提出的多模态模型CLIP,该模型能够实现图像分类和文字描述的联合任务,克服了传统方法中的缺点。了解CLIP的工作原理和应用场景,对于深入了解多模态模型研究具有重要意义。- 74
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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
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。CLIP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,无需为特定任务进行优化。它类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种多模态任务。- 478
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CLIP vs DINOv2: Exploring Image Similarity in AI
Explore the strengths and intricacies of CLIP and DINOv2 in defining image similarity tasks in the world of AI. Witness the comparison between these two giants and see which model comes out on top.- 408
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