基于大模型实现的图生文项目实战-免费版

最新推荐文章于 2025-02-11 21:45:38 发布
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文章标签： python django llama pytorch 自然语言处理
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这是一个学习大模型的Demo，使用的都是开源的项目，这里也开源分享

开源大模型学习、Hugging Face、图生文

主要功能是上传任意一种图片，通过大模型对图片解析，生成图片的描述，然后在使用LLM模型生成故事或者诗词。

主要技术：

Django

langchain

pytorch

Salesforce/blip-image-captioning-large

LLM

支持多种LLM的扩展，目前支持chatgpt、讯飞

更多详情描述参考github

github地址： pangxiaobin/ImageToTextProject

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lanfordxb
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(1-1)文生图大模型基础：大模型开发概述
码农三叔
08-09 1110
大模型开发概述涵盖了从数据准备、模型训练到部署应用的整个过程。大模型是指参数规模极大的深度学习模型，如GPT-3、GPT-4、BERT等，它们通常需要海量数据和强大的计算资源进行训练。
狂奔的羊驼-llama3生态大爆发
2401_85377976的博客
07-11 2130
在本地通过ollama使用llama3, 将较长的视频分块，并自动形成摘要。从llama3发布后理论上预测社区的爆发，到接下来的2周见证社区的持续火热，llama3带给我们非常多惊喜，未来会有更加参数小而能力强的模型出现，但llama3是1个重要的开始，fine-tune的低成本促进了社区创意的发挥，而这些创意产生的新模型又推进了应用生态的繁荣。另外本地化模型正在变得越来越好用，这进一步降低了大模型成本以及满足了离线使用模型的需求。
多模态大模型文生图和图生文的主要技术
酌沧
01-05 2309
该模型架构由图像编码器和文本编码器组成。图像编码器将图像转换为嵌入（数字列表），文本编码器将文本转换为嵌入。这两个编码器在成批的图像-文本对上进行训练，其中文本描述图像。编码器的训练方式如下：对于每个图像-文本对，图像和文本嵌入彼此“接近”。对于所有不匹配的图像-文本对，图像和文本嵌入彼此相距甚远。注意，有很多种方法可以测量两个嵌入之间的距离。一些常用的方法是欧几里得距离和余弦相似度。CLIP 使用后者。此图中有 N 个图像-文本对。I N和 T N是第 N 个图像-文本对的图像和文本嵌入。
超实用！一文带你玩转所有类型的大模型（文生文、文生图、文生视频、图生视频）
2401_85390073的博客
02-11 1802
在探索人工智能的无限可能中，文本和图像生成技术正逐渐成为创意表达的新领域。无论是通过文字激发想象的文生文技术，还是将静态图像转化为动态故事的文生图和图生视频技术，它们都为我们打开了一扇扇通往创意世界的大门。在这些技术的帮助下，我们可以将抽象的概念转化为具体的叙述，将平面的图像赋予生命力。以下是一些编写提示词的指导原则，它们将帮助你更好地掌握这些技术，创造出令人印象深刻的作品。
超实用！！ 一文带你玩转所有类型的大模型（包含：文生文，文生图，文生视频，图生视频）
2401_85379281的博客
12-09 4322
在探索人工智能的无限可能中，文本和图像生成技术正逐渐成为创意表达的新领域。无论是通过文字激发想象的文生文技术，还是将静态图像转化为动态故事的文生图和图生视频技术，它们都为我们打开了一扇扇通往创意世界的大门。在这些技术的帮助下，我们可以将抽象的概念转化为具体的叙述，将平面的图像赋予生命力。以下是一些编写提示词的指导原则，它们将帮助你更好地掌握这些技术，创造出令人印象深刻的作品。
文生图大模型三部曲：DDPM、LDM、SD 详细讲解！
不积跬步，无以至千里！
03-27 9730
文生图大模型Stable Diffusion的前世今生！
文生图大模型
霍格沃兹测试学院的博客
11-07 813
Dall-E 由 OpenAI 发布，是一种基于深度学习的生成模型，它是一种改进的 GPT 模型，专门用于图像生成。Dall-E 可以根据文本描述生成与之相符合的原创性、真实的图像。Dall-E 通过一个拥有 120 亿参数的 Transformer 模型来理解自然语言的输入，并生成相应的图片。这些图片不仅限于现实中已存在的图像，还包括虚拟的、现实中不存在的图像。
文生图大模型三部曲：DDPM、LDM、SD 详细讲解！_文生图大模型有哪些
月流霜的专栏
06-28 1486
值得注意的是，这里的tokenizer最大长度为77（CLIP训练时所采用的设置），当输入text的tokens数量超过77后，将进行截断，如果不足则进行paddings，这样将保证无论输入任何长度的文本（甚至是空文本）都得到77x768大小的特征。Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDM）通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛，也带来了文图生成领域的大火。
大模型学习路线之入门项目推荐
2401_86435672的博客
10-07 1208
​ 依托 aistudio 平台内容，章节一呈现了一个入门级demo（小白友好），以VisualGLM（多模型大模型）为例实现了图生文；章节二呈现了一个进阶版demo（适合有一定LLM基础的人群食用），以文心大模型（LLM+RAG）为例实现了金融知识库问答（参考aistudio上精品项目）；章节三推荐了数个综合级、系统化的项目（适合从事/预从事 LLM/AIGC 岗的人群食用），把每个项目深挖吃透后，基本可以从事相关岗。😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码关注免费领取【保证100%免费】🆓。
10分钟了解腾讯云混元大模型AIGC系列产品
m0_64752471的博客
10-22 1593
其实说到AIGC，作为开发者，大家其实已经见怪不怪了，那么AIGC是什么，这里我再简单科普一下。AIGC的全称是Artificial Intelligence Generated Content （人工智能生成内容）或者说叫生成式人工智能，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。每一家大厂商都有属于自己的AIGC产品，那么今天在这里主要是科普一下腾讯系的AIGC产品-腾讯云混元大模型系列。
Stable Diffusion文生图模型训练入门实战（完整代码）
2401_85782600的博客
07-08 1144
（SD1.5）是由Stability AI在2022年8月22日开源的文生图模型，是SD最经典也是社区最活跃的模型之一。以SD1.5作为预训练模型，在火影忍者数据集上微调一个火影风格的文生图模型（非Lora方式），是学习的入门任务。显存要求 22GB左右在本文中，我们会使用模型在数据集上做训练，同时使用监控训练过程、评估模型效果。
StableDiffusion机甲模型推荐系列（文末扫码免费获取大模型）
2401_84250575的博客
04-29 1444
那么废话不多说，先来看看这几个模型HYSTERIA来源：civitai作者：Yamer类型：SD XL更新：2024年4月7日版本：CALAMITY底模：SD XL 1.0**推荐参数**分辨率: 1024*1024+采样器：Euler a迭代步数：30-50CFG：3-6中文翻译现实往往会捉弄人，那就自己创造一个。想象力能带你穿越百万光年，但它能带你回家吗？推陈出新，保持创新，永远不要停止进步，永远不要给自己设限。我的的理解。
【文生图系列】文生图大模型合集与效果对比
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陶将的博客
07-06 2万+
本篇博文粗略了介绍了OpenAI的DALL E系列，百度的ERNIE-ViLG系列，google的Imagen，MidJourney，Stable Diffusion，智源研究院的AltDiffusion，英伟达的eDiff-I和阿里的通义文生图大模型，并进行了效果对比。
（一文读懂）大模型到底是怎么生成文字的？
2401_85373898的博客
06-05 3467
在人工智能的领域，大模型在去年已经成为了一个热门的话题。各大厂商如谷歌、微软、OpenAI等，都在积极研发和应用大模型技术。这些模型在语言理解、图像识别、推荐系统等方面都表现出了惊人的能力，甚至在某些任务上，已经超越了人类的表现。或许你用过，惊叹于它的神奇，或许你没有用过，听着它的传奇。无论如何，都懂那么一点点，但很难讲的清，它到底是怎么生成的？我们接下来就讲透它生成的原理，并了解四种构建AI应用的大模型技术架构。01大模型的生成原理。
盘点十大开源大模型
u014073556的博客
03-21 7749
大模型时代，开源与闭源模型不断涌现，构成了大模型领域的双重引擎。开源大模型为AI领域注入了新的活力，基于开源大模型的应用如雨后春笋般出现，同时也为研究者和开发者提供了更广阔的创新空间。在此，，让我们共同探寻这些令人振奋的进展。
GPT-4发布：人工智能新高度，以图生文技术震撼，短时间内挤爆OpenAI模型付费系统
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03-15 4205
GPT-4是人工智能领域的一个新里程碑，它拥有强大的多模态能力和创造力，可以处理各种类型的数据和任务，为我们提供了无限的可能性和机会。它将给我们带来许多便利和乐趣，比如帮助我们学习、工作、娱乐、创作等等。它也将给我们带来许多挑战和责任，比如保护隐私、防止滥用、维护公平、促进发展等等。我们应该积极地探索和使用GPT-4，利用它的优势和潜力，也应该谨慎地监督和规范地使用它，避免它的风险和危害。
腾讯太极文生图大模型，带你一起感受祖国大好河山
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基于微信表情包和搜索场景积累的Imagen生成技术和大规模脱敏图文数据，太极推出了面向通用场景的文生图大模型，且在中国风景、中文诗句、中国元素、游戏风格等方面做到了业界先进水平，并协同腾讯混元AI大模型团队持续打造更强大的文生图大模型。
开源图像生成（Stable Diffusion）
weixin_43156294的博客
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Stable Diffusion是目前非常知名且应用广泛的图像生成开源项目，具有变革性的开源人工智能图像生成模型。它能够根据用户输入的文本描述生成高质量、高分辨率的图像，具有很强的创造性和灵活性。用户可以通过调整各种参数，如采样步数、学习率、提示词权重等，来控制生成图像的风格和内容。广泛应用于艺术创作、设计、广告、动漫等领域，专业艺术家和设计师可以利用它快速生成创意灵感，普通用户也可以用它来制作独特的图像作品。
【多模态LLM】多模态理解评测标准（图生文）
发现问题，并解决问题，批判性思维
08-03 2135
# note - 评测图片识别、理解、分析、推理能力；评测多轮对话；扩大评测场景（日常生活、教育娱乐等） - SuperClue-V采用6个标准，即正确性、相关性、流畅性、知识延伸、输出样式多样化、多感官信息融合，来定量的评价模型在所构建的指标下的表现能力，其中正确性、相关性、流畅性这三个指标设置为基础等级，旨在区分头部模型与一般模型的能力，而知识延伸、输出样式多样化、多感官信息融合这三个指标设置为扩展等级，旨在进一步区分头部模型之间的能力 @[toc] # 一、图生文LLM评测标准 文章地址：ww
大模型图生文
最新发布
03-23
### 大模型文本生成技术实现 #### 模型训练与通用能力 大型语言模型通过在大规模互联网数据上的训练，获得了处理多种类型文本的能力。这些模型利用令牌化方法将不同的文本形式（如代码、数学表达式和自然语言）统一...
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