【GitHub】VQGAN+CLIP代码从零开始复现

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已于 2022-10-20 15:53:29 修改 · 3k 阅读

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#java #开发语言

于 2022-10-20 15:51:47 首次发布

这篇博客介绍了如何使用VQGAN-CLIP模型从文本提示中生成高视觉质量的图像，无需任何训练。该方法通过多模态编码器引导图像生成，其效果优于其他现有方法。博客详细阐述了安装和运行环境的步骤，并提供了代码复现过程。

论文地址

GitHub地址

论文讲解

从开放领域的文本提示中生成和编辑图像是一项具有挑战性的任务，到目前为止，需要昂贵的和经过专门训练的模型。我们为这两项任务展示了一种新的方法，它能够通过使用多模态编码器来指导图像的生成，从具有显著语义复杂性的文本提示中产生高视觉质量的图像，而无需任何训练。我们在各种任务上证明了使用CLIP来指导VQGAN产生的视觉质量比之前不太灵活的方法如minDALL-E、GLIDE和Open-Edit更高。

代码复现

1.创建conda环境并激活进入

conda create --name vqgan python=3.9
conda activate vqgan

2.安装pytorch

两种方法：

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