【GitHub】VQGAN+CLIP代码从零开始复现

原创 已于 2022-10-20 15:53:29 修改 · 3k 阅读 · 22 ·
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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：

（1

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nocol.
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它的主要功能是提取视频中的帧，将每一帧应用特定的风格化文本，然后将风格化的帧合成为新的视频。文件opt_tester.sh是一个用于测试不同优化器效果的 Bash 脚本，其功能包括生成图像并比较使用不同学习率的优化器的表现，最终生成一个可视化的拼贴图来展示结果。（5）合成视频：使用 ffmpeg 命令将所有风格化后的帧合并为一个新的视频文件，并使用特定的编码和插值技术（如 minterpolate）提高帧率。（2）创建目录：使用 mkdir -p 创建输入和输出帧的目录，以便存储提取的帧和风格化后的图像。
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而clip模型的输入要求pil格式，所以如果在getitem中读取图片会报错，因此我选择将图片的地址信息作为数据送入dataloader，之后在送入clip模型。网络部分，由于是使用了clip的编码层和自己创建的映射层，定义了两个model，为了实现冻结clip编码层，在Adam函数中只更新映射层参数。实现了clip编码层冻结。保存实验结果的方法选择了pands创建csv文件，其中往csv写入数据要注意输入应该是[data]，需要有一个[]，不然所有的数据都会写入第一列。用混淆矩阵展示了实验结果。
(5-3-01)常用的文生图预训练模型：VQGAN+CLIP
码农三叔
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clip—pytorch项目代码复现出现的问题及解决
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好的，用户现在问的是“nlp 从零到大神教学”，需要从零开始学习NLP直到成为专家的教学指南。首先，我需要明确用户的需求。他们可能是一个刚开始接触NLP的新手，想系统性地学习，或者可能已经有一定基础但希望进阶。...
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