演示如何使用训练模型。...如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。...示例 4：注意图像标题 在此示例（https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。...使用MS-COCO数据集的子集训练该模型，该数据集可自动下载。 ? ?
先验P(z_i | y)为生成在标题y条件下的CLIP图像向量。 解码器P(x |z_i, y)为在CLIP图像向量z_i和标题y的条件下的生成图像x....可以观察到，早期的PCA维度保留了粗粒度的语义信息，如场景中的物体类型，而后期的PCA维度则编码了更细粒度的细节，如物体的形状和具体形式。...在MS-COCO上的数据集比较中，使用FID在MS-COCO的验证集上作为评估指标已经是一个标准做法。...在MS-COCO的几个标题上将unCLIP与最近的各种文本条件图像生成模型进行了直观的比较后可以发现，与其他方法一样，unCLIP生成的现实场景都符合文本提示。...总的来说，DALL-E 2的生成图像表征能够明显提高图像的多样性，在逼真度和标题相似性方面的差距也最小。
纵横交错描述（CxC）数据集使用图像-文本，文本-文本和图像-图像对的语义相似性评级扩展了MS-COCO的开发和测试范围。...由于每个MS-COCO示例都有五个辅助描述，因此我们平均每个辅助描述编码以创建每个示例的单个表征，从而确保所有描述对都可以映射到图像。 ?...通过使用现有的图像标题对在模态之间进行链接来做到这一点。例如，如果人对一个描述匹配样本ij的评级为高度相似，我们从样本i中选择图像，并从样本j中选择描述，以获得一个新的用于人工评级的模态内匹配。...不同相似度的语义图像相似性（SIS）和语义图像文本相似性（SITS）示例，其中5为最相似，0为完全不相似。...相关分数还显示DE_I2T仅在图像上表现良好：它具有最高的SIS，但具有更差的STS。 添加文本-文本损失到DE_I2T训练中（DE_I2T + T2T），可以使整体性能更加均衡。
Meta 将大规模多任务指令调节运用到 CM3leon 的图像和文本生成当中，事实证明能够显著提高图像标题生成、视觉问答、基于文本的图像编辑和按条件生成图像等能力。...CM3leon 在各类视觉语言任务中均表现良好，包括视觉问答和生成长格式标题。...这就让文本引导的图像编辑（例如“将天空的颜色更改为蔚蓝色”）更具挑战，因为模型需要同时理解文本指令与视觉内容。CM3leon 在这类场景下表现良好，具体请参考以下示例。...Meta 还根据经验评估了这套指令微调模型在各种图像标题生成和视觉问答任务中的表现，并将结果与之前最先进的性能基准进行了比较。...每段提示词对应四张示例图像： 一杯热气腾腾的咖啡，以山脉为背景，公路旅行中的小憩； 夕阳下美丽而雄伟的道路，审美化构图； 湖中央的圆形小岛，湖畔有森林分布，高对比度。
首先，团队提出了一个新的图像标题注释数据集——Conceptual Captions，它包含的图像比 MS-COCO 数据集多一个数量级，共包括约 330 万图像和描述对。...Conceptual Captions pipeline 过滤步骤示例和最终输出 一：基于图像的过滤 算法会根据编码格式、大小、纵横比和令人反感的内容过滤图像。...二：基于文本的过滤 算法从 HTML 网页中获取描述文本（Alt-text），删除带有非描述性文本的标题(如 SEO 标签或 hashtag)，并根据预设的指标比如包含色情、脏话、亵渎、个人资料照片等注释的...结果评估 团队从数据集的测试集中，随机提取了 4000 个示例样本，对其进行了人工评估。在 3 个标注中，超过 90% 的标注获得了大多数的良好评价。...由于 COCO 只包含自然图像，因此像上图中第四个这样的卡通图像，会给 COCO-trained 模型带来「联想」的干扰，如「毛绒玩具」、「鱼」、「车的一侧」之类的并不存在的事物。
使用外部样式表，你就可以通过更改一个文件来改变整个站点的外观。...实例： 只能使用"内联"方式 HTML 图像 实例 在线实例 插入图像 本例演示如何在网页中显示图像。...从不同的位置插入图片 本例演示如何将其他文件夹或服务器的图片显示到网页中。 HTML 图像- 图像标签（ ）和源属性（Src） 在 HTML 中，图像由 标签定义。...注意: 加载页面时，要注意插入页面图像的路径，如果不能正确设置图像的位置，浏览器无法加载图片，图像标签就会显示一个破碎的图片。 更多实例 排列图片 本例演示如何在文字中排列图像。...带有标题的表格 本例演示一个带标题 (caption) 的表格 跨行或跨列的表格单元格 本例演示如何定义跨行或跨列的表格单元格。 表格内的标签 本例演示如何显示在不同的元素内显示元素。
3D-COCO旨在完成计算机视觉任务，如3D重建或图像检测，这些任务可以通过文本、2D图像和3D CAD模型 Query 进行配置。...在这些数据集中，3D模型可以以多种不同的格式提供： KITTI [18]中的多视图图像 SUN-RGBD [17]中的RGB-D图像 Google Scans [24]和CO3D [25]中的点云 IKEA...[2]中的 Voxel 网格 此外，可以注意到，这些数据集要么表示广泛的概念，如MS COCO [1]或ObjectNet3D [21]，要么表示非常专业化的目标类别，如EPFL Car [15]或KITTI...标注被图像中的另一个标注遮挡（图3d）。如果标注蒙版与图像中的另一个蒙版相交，导致IoU分数不为0，则可以检测到此情况。然后，将标注标记为 is\_occluded 。...MS-COCO [1]图像的标注准确性不足，以及收集的3D模型多样性不足（图3f）。在这个例子中，实例被标注为“香蕉”，但所有带有此标签的3D模型都代表整个香蕉。
在蒸馏的单步扩散模型（如SDXL Turbo）中，随机种子仅确定了初始噪声潜变量，因为没有中间去噪步骤。在多步扩散推理中，种子确定了每个时间步长的初始潜变量和重参数化噪声。...然后，在一个中间时间步长，我们将种子更改为j并完成图像生成过程。我们探索使用种子0和1作为i和j，以及在逆扩散过程的早期、中期和晚期交换种子。...首先，为了捕获广泛的自然视觉内容，从常用的MS-COCO 2017训练集中采样了20,000张图像，并使用LLaVA 1.5生成了密集的标题。...图像质量和人类偏好一致性。研究者们使用了来自MS-COCO密集标题的20,000个提示。对于每个提示，使用1,024个种子生成图像。...此外，值得注意的是，本研究使用的是在大规模、未筛选的网络数据上预训练的文本到图像扩散模型，这可能包含偏见和错误，而文本提示包括MS-COCO图像的密集标题，可能产生人类想象。
为了达到这个目的，我们利用了一个超过10亿个图像和文本对的噪声数据集，在概念标题数据集中没有昂贵的过滤或后处理步骤就获得了这个数据集。...对齐的视觉和语言表示还在 Flickr30K 和 MS-COCO 基准上设置新的 SotA 结果，即使与更复杂的交叉关注模型相比也是如此，并支持零镜头图像分类和复杂文本和文本 + 图像查询的交叉模式搜索...图文数据集中的 alt-text 通常是关于图像的描述，但数据集可能包括噪音，例如一些描述文本可能部分或全部与其配对图像无关。 ? 例如第二张图中就包括部分与图像无关的描述，如日期、缩略图等等。...，能够在多个图像文本检索任务(Flickr30K 和 MS-COCO) ZeroShot任务和微调中都取得了sota性能。...ALIGN 可以检索给出场景详细描述的精确图像，或者细粒度或实例级的概念，如地标和艺术品。 这些示例表明，ALIGN 模型可以使图像和文本具有相似的语义，并且 ALIGN 可以概括为新的复杂概念。
我们先来欣赏下文心ERNIE-ViLG 2.0根据文本描述生成图像的一些示例： 文心ERNIE-ViLG 2.0 创作的图像示例： 令人震撼的科幻插图杰作，神秘宇宙星辰背景中出现一只巨大的星球, 大场景...，无比详细，明暗对比，32k 文心ERNIE-ViLG 2.0创作的图像示例： 凤凰周身火焰，多彩的祥云，明月，cg感 文心ERNIE-ViLG 2.0创作的图像示例： 用沙尘暴制作的令人敬畏的龙，...文心ERNIE-ViLG 2.0 刷新MS-COCO评测集合最好效果 百度研究者在业内公开文本生成图像权威集合MS-COCO上评测了模型效果。...相较于业内的其他工作，如DALL-E 2、Imagen、Parti等模型，文心ERNIE-ViLG 2.0取得了当前最好效果，刷新了该任务的基准。...其中，基于知识增强算法，文心ERNIE-ViLG 2.0展现出对语义更精准的理解，生成结果更加可控，如以下示例中对颜色等物体属性实现精准控制。
我们先来欣赏下 ERNIE-ViLG 2.0 根据文本描述生成图像的一些示例： ERNIE-ViLG 2.0 创作的图像示例：令人震撼的科幻插图杰作，神秘宇宙星辰背景中出现一只巨大的星球, 大场景，无比详细...，明暗对比，32k ERNIE-ViLG 2.0 创作的图像示例：凤凰周身火焰，多彩的祥云，明月，cg 感 ERNIE-ViLG 2.0 创作的图像示例：用沙尘暴制作的令人敬畏的龙，概念艺术，二次元...文心 ERNIE-ViLG 2.0 刷新 MS-COCO 评测集合最好效果 百度研究者在业内公开文本生成图像权威集合 MS-COCO 上评测了模型效果。...相较于业内的其他工作，如 DALL-E 2、Imagen、Parti 等模型，ERNIE-ViLG 2.0 取得了当前最好效果，刷新了该任务的基准（ FID 指标代表了模型生成图像的逼真程度，数值越低代表模型越好...其中，基于知识增强算法，ERNIE-ViLG 2.0 展现出对语义更精准的理解，生成结果更加可控，如以下示例中对颜色等物体属性实现精准控制。
扩散模型（ Diffusion Model ）作为深度生成模型中的新 SOTA，已然在图像生成任务中超越了原 SOTA：例如 GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、...如下图 1 所示，该研究认为 noise-to-box 范式类似于去噪扩散模型中的 noise-to-image 过程，后者是一类基于似然的模型，通过学习到的去噪模型逐步去除图像中的噪声来生成图像。...但是，在每一个迭代步骤中，直接在原始图像上应用 f_θ在计算上很困难。...因此，研究者提出将整个模型分为两部分，即图像编码器和检测解码器，前者只运行一次以从原始输入图像 x 中提取深度特征表示，后者以该深度特征为条件，从噪声框 z_t 中逐步细化框预测。...一旦模型经过训练，它就可以用于更改推理中框的数量和样本步骤数，如下图 4 所示。DiffusionDet 可以通过使用更多框或 / 和更多细化步骤来实现更高的准确度，但代价是延迟率更高。
ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？ 论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?...论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.02709 摘要 数据集是用于分析和比较各种任务的算法的基础，从图像分类到分割，它们也在图像预训练算法中起着重要作用。...如果图像中某个对象类别的实例数量超过了给定的阈值，我们就指示标注员只标注前几个实例，然后将剩余的实例标记为聚集。整个项目中的阈值根据不同的情况进行调整，以平衡预算、时间和数据质量之间的关系。...重新标注过程涵盖了MS-COCO数据集中的所有123，287张训练和验证图像。这些图像预先加载了MS-COCO的原始标注，这使得标注员可以根据需要修改、保留或删除这些标注。...尽管两个数据集有相同的基础，但Sama-COCO在80个类别中的47个类别中拥有更多的实例。其中一些类别，如person，增加的数量非常显著。
该方法不需要手动指定零件滤波器的配置 ( 如尺寸和位置 )，而是在DPM中开发了一种弱监督学习方法，所有零件滤波器的配置都可以作为潜在变量自动学习。R....从RCNN到Faster RCNN，一个目标检测系统中的大部分独立块，如提案检测、特征提取、边界框回归等，都已经逐渐集成到一个统一的端到端学习框架中。...下图显示了这些数据集的一些图像示例： （a）VOC，（b）ILSVRC，（c）COCO，（d）Open Images 下图显示了从2008年到2018年对VOC07、VOC12和MS-COCO数据集检测精度的提高...此外，MS-COCO包含更多的小对象 ( 其面积小于图像的1% ) 和比VOC和ILSVRC更密集的定位对象。所有这些特性使得MSCOCO中的对象分布更接近真实世界。...近年来，对开放图像数据集的评价有了进一步的发展，如考虑了组框（group-of boxes）和非穷举的图像级类别层次结构。一些研究者也提出了一些替代指标，如 “ 定位回忆精度 ”。
以下示例显示如何在行或列内嵌套行或列。 此布局按行组织。 该行包含两个孩子：左侧的一列和右侧的图片： ? 左列的小部件树嵌套行和列。 ? 您将在嵌套行和列中实现一些Pavlova的布局代码。...在以下示例中，3个图像中的每一个都是100像素宽。 渲染框（在这种情况下，整个屏幕）宽度超过300像素，因此将主轴对齐设置为spaceEvenly在每个图像之间，之前和之后均匀分配自由水平空间。...您可以使用Image.network从网络中嵌入图像，但对于此示例，图像将保存到项目中的图像目录中，添加到pubspec文件并使用Images.asset访问。...您可以通过将整个布局放入Container并更改其背景颜色或图像来更改设备的背景。...容器示例： 除了下面的例子之外，本教程中的许多示例都使用Container。 您还可以在Flutter Gallery中找到更多容器示例。 该布局由两列组成，每列包含2个图像。
现有的方法有两种，一种是自顶向下的，即从图像的要点开始（例如图像中的实体区域），然后将其转换成文字；另一种是自底向上的，即用文字描述图像的各个要点，然后将它们组合起来。...问题定义 目前的state-of-the-art 是自顶向下的模式，在这种模式中，从图像到句子的端到端模型是基于递归神经网络的，而网络的所有参数都可以从训练数据中获得。...自顶向下的一个限制是很难注意到图像中可能重要的细节。 自底向上的方法不会遇到这个问题，因为它们可以自由地操作任何图像的分辨度。但这种方法也面临着其他问题，比如缺乏一个从单个实体到句子的端到端的流程。...利用语义注意力模型，将视觉特征与视觉概念结合起来，利用RNN来生成图像标题。...不同于以往的工作的是，本方法结合了自顶向下和自底向上的策略，从图像中提取更丰富的信息，并将其作为语义attention与RNN相结合，该RNN可以选择性地关注从图像中检测到的丰富的语义属性。
该方法不需要手动指定零件滤波器的配置 ( 如尺寸和位置 )，而是在DPM中开发了一种弱监督学习方法，所有零件滤波器的配置都可以作为潜在变量自动学习。R....从RCNN到Faster RCNN，一个目标检测系统中的大部分独立块，如提案检测、特征提取、边界框回归等，都已经逐渐集成到一个统一的端到端学习框架中。...下图显示了这些数据集的一些图像示例： ?...此外，MS-COCO包含更多的小对象 ( 其面积小于图像的1% ) 和比VOC和ILSVRC更密集的定位对象。所有这些特性使得MSCOCO中的对象分布更接近真实世界。...近年来，对开放图像数据集的评价有了进一步的发展，如考虑了组框（group-of boxes）和非穷举的图像级类别层次结构。一些研究者也提出了一些替代指标，如 “ 定位回忆精度 ”。
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