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DFN2B-CLIP-ViT-B-16

自动化数据过滤技术优化对比学习模型

DFN2B-CLIP-ViT-B-16通过Data Filtering Networks从12.8B对未筛选的数据中选出优质样本,提升CLIP模型训练效果。该模型在ImageNet 1k、CIFAR-10等数据集上表现优异,平均精度为0.609232,支持OpenCLIP,增强了图像与文本匹配能力。特别适合需要提升零样本图像分类准确性的用户。

clifs - 自然语言视频帧内容搜索系统
CLIFSGithubOpenAI's CLIPdjango图像编码器开源项目视频内容搜索
CLIFS利用OpenAI的CLIP模型,通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配,返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类
Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型
本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类,无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越,超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器,该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用,是对多模态组合推理能力的重要探索。
clip-image-sorter - 浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索
GithubOpenAI's CLIP图片排序图片搜索开源项目文本相似性浏览器
基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API,在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能,无需安装额外软件,简化图像处理流程。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务
CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索
CLIP-as-service是一款以神经网络为基础,专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理,支持多种并发请求,适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡,让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时,该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合,助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。
CLAP - 音频与文本的对比学习预训练模型
CLAPGithub多模态学习开源项目机器学习音频处理预训练模型
CLAP是一个音频-文本对比学习预训练模型,可提取音频和文本的潜在表示。它基于CLIP架构设计,通过大规模预训练学习音频与文本的对应关系。该模型适用于音频分类、检索等多种下游任务。项目提供开源预训练模型、代码和PyPI库,支持从音频文件或数据中直接提取特征。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
TF-ICON - 利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架
GithubICCV 2023TF-ICON开源项目扩散模型无训练跨域图像合成
TF-ICON是一个利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架。相比需要实例化优化或微调预训练模型的方法,TF-ICON无需额外训练或优化,就可无缝集成用户提供的对象,还使用了特别提示来帮助模型准确还原真实图像。实验表明,该方法在多个数据集(如CelebA-HQ、COCO和ImageNet)上的表现优于现有技术。
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