项目设计集合(人工智能方向):助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力(不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域):汇总有意义的项目设计集合,助力新人快速实战掌握技能,助力用户更好利用 CSDN 平台,自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力。
一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它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,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于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。
在本文中,作者总结了针对视频和语言理解评估(VALUE)挑战的方法。作者提出了一种CLIP增强方法 ,将图像文本预训练知识融入到下游视频文本任务中。结合其他几项改进的设计,本文的方法在VALUE基准上的Meta Ave得分相比于之前的SOTA水平提高了2.4%。
最近在看ACL 2022论文的时候,发现了一篇很有意思的文章:CLIP Models are Few-shot Learners。这个文章标题马上让人联想起GPT3那篇文章Language Models are Few-Shot Learners。CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA任务、图文蕴含任务。下面带大家详细梳理一下这篇论文的工作。
SMIL(Synchronized Multimedia Intergration Language,同步多媒体集成语言)是一种以简单,易于了解的XML语言 使各种格式的多媒体播放同步的语言。它可以集成到其它XML语言中,其他XML语言也能集成到该语言中,从而强化 XML的”可扩展”特征。 如果你使用过HTML,就会习惯于SMIL语法,至少一开始是这样。如果你未使用过HTML,但从本教程了解XML,你也会发 现该词汇是较容易的一种。 SMIL能用于控制从源流进的媒体,如RealAudio和RealVideo以及各种其他媒体格式,包括图像,文本,声音和视频
自从OpenAI开源了CLIP模型的权重和代码之后,网友们就开始利用它去创造各种有趣的视觉艺术。
本篇分享论文CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding,其工作内容是基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。
本文分享论文VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly Supervised Video Anomaly Detection,该论文已被 AAAI 2024 接收,代码和相关CLIP特征已开源。
本篇文章分享论文『PyramidCLIP: Hierarchical Feature Alignment for Vision-language Model Pretraining』,由腾讯&上交&浙大(沈春华)提出PyramidCLIP,进行层次内语义对齐和跨层次关系对齐,ImageNet上Zero-Shot效果优于CLIP!
SAM和CLIP在各种视觉任务中取得了显著的进展,展示了在分割和识别方面令人瞩目的泛化能力。SAM特别之处在于,它使用了一个庞大的带有Mask标签的数据集进行训练,使得它可以通过交互式Prompt对广泛的下游任务进行高度适应。另一方面,CLIP通过训练数十亿个文本-图像对,获得了前所未有的在零样本视觉识别方面的能力。这导致了大量研究探索将CLIP扩展到开放词汇任务,例如检测和分割。
多模态对比表示(multi-modal contrastive representation, MCR)的目标是将不同模态的输入编码到一个语义对齐的共享空间中。
大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
来源 | 公众号 量子位 火爆全网的AI绘画你玩了吗? 女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具,背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型,它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training),是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型,由OpenAI于去年1月发布。 它好用是好用,但一个大问题是数据需求太大:4亿个图像文本对、256个GPU,这对许多公司和个人都很不友好。 对此,
语义分割是许多实际系统中进行关键视觉感知任务的一个关键步骤,例如自动驾驶汽车和工业机器人。通常以数据集为导向进行处理,最佳方法需要一个经过人工标注的训练数据集,该数据集针对特定且有限的一组类别进行处理。强大的视觉语言模型的出现正在推动从封闭词汇范式向开放世界范式的转变。
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法,用户可以通过上传一张图片,搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字,而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用,如找到相同或相似的图片,寻找图片的来源,或者识别图片中的物体等等。
深度图像分类模型通常在大型带注释数据集上以监督方式进行训练。尽管模型的性能会随着更多注释数据的可用而提高,但用于监督学习的大规模数据集通常难以获得且成本高昂,需要专家注释者花费大量时间。考虑到这一点,人们可能会开始怀疑是否存在更便宜的监督资源。简而言之,是否有可能从已经公开可用的数据中学习高质量的图像分类模型?
),用于将CLIP表示转换为人类可解释的概念的稀疏线性组合。与之前的工作不同,SpLiCE不需要概念标签,可以在事后应用。 通过使用多个真实世界数据集的广泛实验,作者验证了SpLiCE输出的表示可以解释甚至替代传统的密集CLIP表示,在保持等效的下游性能的同时显著提高它们的可解释性。作者还展示了SpLiCE表示的几个用例,包括检测虚假相关性、模型编辑以及量化数据集中的语义变化。 代码:https://github.com/AI4LIFE-GROUP/SpLiCE
神经辐射场(NeRFs)已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而,NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场,没有实际意义或上下文信息,这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例,想象一下,通过询问“餐具”在哪里,或者更具体地说,询问你可以用来“搅拌”的工具,甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯,你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力,还需要具有在多个尺度上整合语义,并与长尾和抽象概念相关的能力。
墨墨导读:Oracle考虑到2020年我们的客户将面临前所未有的经济和业务中断。我们决定不将Database 20c Preview版本升级为General Availability。相反,我们将所有20c功能都合并到21c版本中,并使21c在我们的“自制数据库免费层”中可用,以便所有人都可以免费试用驱动新功能和增强功能。
深度图像分类模型通常以监督方式在大型带注释数据集上进行训练。随着更多带注释的数据加入到训练中,模型的性能会提高,但用于监督学习的大规模数据集的标注成本时非常高的,需要专家注释者花费大量时间。为了解决这个问题,人们开始寻找更便宜的标注的标签来源,是否有可能从已经公开的数据中学习高质量的图像分类模型?
2020年,通用模型产生了经济价值,特别是GPT-3,它的出现证明了大型语言模型具有惊人的语言能力,并且在执行其他任务方面也毫不逊色。
标题:Fine-tuned CLIP Models are Efficient Video Learners
最近的研究表明,使用对比图像文本对进行大规模的预训练可能是从自然语言监督中学习高质量视觉表示的有前途的方法。得益于更广泛的监督来源,这一新范式在下游分类任务和可迁移性方面展现出了不错的结果。
Sam Altman在各种场合都提到,大语言模型的多模态能力,是未来AI技术能够造福人类的最亟待突破的领域。
值得注意的是,所提出的该方法在Cityscapes测试数据集上实现了51.8%的“mIoU”,展示了其在驾驶场景数据集上的强大WSSS Baseline 的潜力。在CamVid和WildDash2上的实验结果表明,作者的方法在各种数据集上具有有效性,即使数据集较小或具有视觉挑战性条件。 代码:https://github.com/k0u-id/CARB
作为2021年的重要里程碑,CLIP 一经问世便吸引了广大研究人员的关注。但是4亿的图片-文本对数据,数百张的GPU卡需求,让研究者望而生畏。
这里生成的是一个11行3列的数据框,分别对应均值,上限和下限 第一行和第二行为空值,为了提供绘图中的空行
选自arXiv 作者:AXel Sauer 机器之心编译 编辑:赵阳 扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗?不见得,英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T,结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指,基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破:其一,使用大的预训练语言模型作为文本的编码器,让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二,使用由数亿的图像 - 文本对组成的大规模训练数据,只要你想到的,模型都可以合成。 训练数据集的大小和覆盖范围持续飞速扩大。因
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 NeRF 大家都很熟悉了,但是你听说过 LERF 吗?本文中,来自 UC 伯克利的研究者将语言嵌入到 NeRF 中,并在 3D 场景中实现灵活的自然语言查询。 NeRF(Neural Radiance Fields)又称神经辐射场,自从被提出以来,火速成为最为热门的研究领域之一,效果非常惊艳。然而,NeRF 的直接输出只是一个彩色的密度场,对研究者来说可用信息很少,缺乏上下文就是需要面对的问题之一,其效果是直接影响了与 3D 场景交互界面的构建。 但自然语言不同,自然语言与
3D场景理解是计算机视觉和机器人应用中的重要任务。然而,大多数现有方法主要集中在3D几何和外观估计或基于封闭类别数据集的3D对象检测和场景分割上。然而,为了使智能代理能够与物理世界平稳互动,仅仅理解由预先识别的标签特征化的空间子集是不足够的。受最新的基础模型在语言和视觉语义方面取得的进展所启发,本方法旨在开发更自然的3D场景表示。它整合了几何和开放词汇语义信息,便于后续任务中用语言查询。
CLIP这类双塔预训练图文模型在图文检索等多模态任务中取得非常好的效果,但是在开放式的VQA任务、看图说话任务等这类需要生成的任务上效果较差或者无法应用。主要原因在于CLIP中的text encoder比较弱,CLIP中的text encoder的优化目标仅有一个句子整体的判别式损失函数,而BERT、GPT模型采用token粒度的生成任务。这导致CLIP中的text encoder无法用于生成任务。
生成内容一直被视为 AI 领域中最具有挑战性的能力,最近大火的 AI 绘画背后,是 Stable Diffusion 模型的开源,催生了众多 AI 绘画的应用,得益于 Stability AI 的开源精神,这一创变推动了整个以英文为主的下游文生图生态的蓬勃发展。
机器之心发布 剑桥大学、腾讯 AI Lab、特伦托大学、DeepMind、香港大学 来自剑桥大学、腾讯 AI Lab 等机构的研究者提出了一个全新的框架 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP),MAGIC 通过直接插入可控图文匹配模型分数的方式,使得语言模型在解码过程中选择更接近图片信息的生成结果。 1. 导读 本文提出了一个全新的 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP)框架。该框架可以使用图片模态的
机器之心编译 编辑:袁铭怿 CLIPPO 是一种统一的模型,用单个编码器和对比损失来执行图像、文本和多模态任务,优于传统的 NLP 基线和之前基于像素的掩码语言模型。 近年来,基于 Transformer 的大规模多模态训练促成了不同领域最新技术的改进,包括视觉、语言和音频。特别是在计算机视觉和图像语言理解方面,单个预训练大模型可以优于特定任务的专家模型。 然而,大型多模态模型通常使用模态或特定于数据集的编码器和解码器,并相应地导致涉及的协议。例如,此类模型通常涉及在各自的数据集上对模型的不同部分进行不同阶
机器之心专栏 作者:霜清 随着 CLIP 的提出,多模态预训练近年来发展迅速,但 CLIP 对于特定语言的理解有比较明显的欠缺。本文介绍的是达摩院魔搭社区 ModelScope 近期开源的中文 CLIP 大规模预训练图文表征模型,更加懂中文和中文互联网的图像,在图文检索、零样本图片分类等多个任务中实现最优效果,同时代码和模型已经全部开源,用户能够使用魔搭快速上手。 模型使用入口: https://modelscope.cn/models/damo/multi-modal_clip-vit-base-pat
---- 新智元报道 来源:智源研究院 【新智元导读】国内首个支持18种语言的文图生成模型AltDiffusion-m18来了。 当前,非英文文图生成模型选择有限,用户往往要将 prompt 翻译成英语再输入模型。这样不仅会造成额外的操作负担,并且翻译过程中的语言文化误差,会影响生成图片的准确性。 智源研究院 FlagAI 团队首创高效训练方式,使用多语言预训练模型和 Stable Diffusion 结合,训练多语言文图生成模型 —— AltDiffusion-m18,支持18种语言的文图生成
但CLIP必须以整张图片作为输入并进行特征提取,无法关注到指定的任意区域,不过自然的2D图片中往往包含不同的物体,part和thing,如果能由用户或检测模型指定需要关注的区域,在图像编码的过程就确定需要关注的对象,将会提升CLIP模型的可控制性和区域检测能力。
目标检测是计算机视觉中一个非常重要的基础任务,与常见的的图像分类 / 识别任务不同,目标检测需要模型在给出目标的类别之上,进一步给出目标的位置和大小信息,在 CV 三大任务(识别、检测、分割)中处于承上启下的关键地位。
作者:Gabriel Goh, Chelsea Voss, Daniela Amodei, Shan Carter, Michael Petrov, Justin Jay Wang, Nick Cammarata, and Chris Olah 翻译:欧阳锦 校对:王可汗 本文约4000字,建议阅读12分钟本文探讨了OpenAI在CLIP模型中发现人类大脑多模态神经元的发现,并对这项发现进行了深入的思考和研究。
根据文字生成图像,是近几年大模型领域和多模态比较热门的研究。以NovelAI,waifu等为代表的二次元模型极大地拓展了 stable diffusion [5][24]模型和生态的想象空间。例如原本做AIGC生成小说的NovelAI推出了自己的二次元图像生成模型,基于 SD 算法框架和 Danbooru 二次元图库数据集进行训练和优化。像 NovelAI 这类的二次元模型对于用户输入的描述词的专业程度要求较高,也由社区自发整理了大量的魔典(prompt).精确控制图像的生成也是AI绘画的一个发展方向,各种可以控制人物动作,位置的方法[10][13][19]被提出.最近openai也开源了他们最新的研究Consistency Models[20] ,可以1s内生成多张图片。此外,stable diffusion也被用在了3d模型的生成方面,例如 dreamfusion[25],Point-E[26] 等。
在大规模基础模型的时代,经过大规模预训练后,对各种下游任务进行最小调整已成为迁移学习的新范式。然而,与自然语言处理领域基础模型的巨大成功不同,大多数视觉模型在各种下游任务中的零样本迁移学习能力尚无法达到可比水平。通过引入语言监督并在网络规模的数据集上进行学习,对比语言图像预训练(CLIP)模型能够将视觉表示泛化到开放词汇推理,并展现出惊人的零样本分类结果,然而,在更复杂的任务,如语义分割方面,这种能力仍然非常有限。
在人像美颜中,美肤是一个非常重要的组成部分,健康的肤色,可以凸显一个人整体的气质。搞定一套人像美肤算法,从根源解决你不会P图的烦恼,从此的你指哪磨哪,让女票对你刮目相看!你看,夺好
最近,OpenAI官宣了一个基于Transformer的语言模型--DALL-E,使用了GPT-3的120亿参数版本。取名DALL-E,是为了向艺术家萨尔瓦多-达利(Salvador Dali )和皮克斯的机器人WALL-E致敬。
上一篇博文整理了预训练新范式,见 预训练新范式!为什么Prompt会更有效? 主要是围绕NLP上的成果,具体的概念本文也不做过多赘述。本篇文章将主要整理几篇有代表性的Prompt方法在多模态领域中的应用。
AS3历经若干年的成长,已经完全进化为一门面向对象的(动态)语言,但很多介绍AS3的书籍上往往只注意了AS3语言本身,而淡化了如何跟Flash IDE协同开发。 1.如何在Flash时间轴代码上创建一
机器之心专栏 机器之心编辑部 前几日,Meta 推出了「分割一切」AI 模型 Segment Anything,令网友直呼 CV 不存在了?!而在另一篇被 CVPR 2023 收录的论文中,Meta、UTAustin 联合提出了新的开放语言风格模型(open-vocabulary segmentation, OVSeg),它能让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。 从效果上来看,OVSeg 可以与 Segment Anything 结合,完成细粒度的开放语言分割。比如下图 1 中识别
1.Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展,并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务,每天我们都看到有新模型发布的消息。
来源:本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处本文约1300字,建议阅读9分钟本文介绍了字节的最新text2image模型,实现了文本-图像都不使用,也可以让AI学会看文作图。 一个文本-图像对数据都不用,也能让AI学会看文作图? 来自字节的最新text2image模型,就做到了。 实验数据显示,它的效果比VQGAN-CLIP要真实,尤其是泛化能力还比不少用大量文本-图像数据对训练出来的模型要好很多。 嗯?不给文字注释AI怎么知道每一张图片代表什么? 这个模型到底咋训
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云