【GitHub】VQGAN+CLIP代码从零开始复现

CLIP在Github上的使用教程 可以用自然语言指示它在给定图像的情况下预测最相关的文本片段,而无需直接对任务进行优化,这与 GPT-2 和 3 的零镜头功能类似。我们发现,CLIP 无需使用任何 128 万个原始标注示例,就能在 ImageNet "零拍摄 "上达到原始 ResNet50 的性能,克服了计算机视觉领域的几大挑战。给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,其中包含与每张图像和每个文本输入相对应的 logit 分数。可以选择指定运行模型的设备,默认情况下,如果有第一个 CUDA 设备,则使用该设备,否则使用 CPU。 阅读详情

论文地址

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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

VQGAN理论加代码一对一详解,小白向解析 VQGAN原理代码解读 阅读详情

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