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CLIP模型照片相似性搜索引擎

Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎,利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台,使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储,提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置,用户只需简单设置环境变量即可启动使用。

ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用
ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型,支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库,通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度,适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练,提高了模型性能。
clip-guided-diffusion - 文本生成图像,多功能扩散模型
AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目
CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能,支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型,通过命令行或Python接口操作,支持GPU加速,提供丰富的图像尺寸和调校选项,适合生成高质量多样化的视觉内容。
chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型
chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型,在大规模中文图文数据上训练,表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算,详情请参见GitHub仓库。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion,充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度,并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能,还支持自定义模型,并保留生成图像的元数据。
clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略
CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习
该模型引入先进的复杂卷积技术,支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示,该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。
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。
LightGlue - 光速图像特征匹配工具
GithubICCV 2023LightGlue图像配准开源项目深度学习特征匹配
LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具,特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间,处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征,并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装,并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项,在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。
Swift-AI - 使用Swift编写的深度学习库,专为苹果平台优化
GithubSwift AI开源项目手写识别深度学习神经网络苹果平台
Swift AI是一个全面使用Swift编写的深度学习库,适用于所有苹果平台,且即将拓展到Linux平台。该库涵盖了适用于人工智能和科学研究的多种工具集,例如专门针对苹果硬件进行优化的全连接神经网络。通过项目示例,您能够直观了解如何有效利用这些工具。
siglip-so400m-patch14-224 - 增强图像文本任务的性能,探索形状优化模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型视觉零样本图像分类
SigLIP通过sigmoid损失函数优化了CLIP模型的图像和文本匹配性能。此模型在WebLi数据集上预训练,可实现更大的批量训练,同时在小批量下表现出色。适用于零样本图像分类和图像文本检索任务,能在不同环境下获得高效结果。该模型在16个TPU-v4芯片上训练三天,而图像预处理中使用标准化和归一化,提升了计算效率。
clip-vit-large-patch14 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态匹配
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-L/14和Transformer架构。通过对比学习,CLIP能够实现零样本图像分类和跨模态匹配。虽然在多项计算机视觉任务中表现优异,但在细粒度分类等方面仍有局限。该模型主要供研究人员探索视觉模型的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。CLIP的数据来源广泛,但可能存在偏见,使用时需谨慎评估。
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