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DIVA

扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力

DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。

vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力
CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习
OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力,同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足,CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是,CLIP模型并不适用于商业用途,且其数据训练主要基于英语环境。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用
CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型
MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点,在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法,促进多模态应用发展。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
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