文章目录一、ImageCaptioning二、VQA三、FeatureExtraction四、Image-TextMatching一、ImageCaptioning首先配置代码：importsysif'google.colab'insys.modules:print('RunninginColab.')!pip3installtransformers==4.15.0timm==0.4.12fairscale==0.4.4!gitclonehttps://github.com/salesforce/BLIP%cdBLIP这段代码用于在GoogleColab环境中进行设置。代码首先检查是否在Goo
LiJ,LiD,SavareseS,etal.Blip-2:Bootstrappinglanguage-imagepre-trainingwithfrozenimageencodersandlargelanguagemodels[J].arXivpreprintarXiv:2301.12597,2023.BLIP-2，是BLIP系列的第二篇，同样出自Salesforce公司，2023年初挂在了arXiv上，不到一年时间已经拥有600+引用量，可见其影响力。现在很多多模态大模型都是基于BLIP-2进一步拓展的。与ALBEF、BLIP类似，BLIP-2的目标是训练一个图文多模态预训练模型。不同点是
一.论文与代码论文：https://arxiv.org/abs/2301.12597代码：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2二.解决问题端到端训练视觉语言模型需要大尺度模型及大规模数据，该过程成本大，本文提出方法基于现有高质量视觉模型及语言大模型进行联合训练，为减少计算量及防止遗忘，作者对预训练模型进行frozen，为了将两任务对齐，作者提出QueryingTransformer(Q-Former)预训练，如图1，其将有用视觉特征传递至LLM输出目标文本。三.算法架构图一：BLIP-2的算法框架，我们训练了一
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131817599图像反推(Interrogate)功能，是指根据给定的图像生成一个或多个文本提示，这些提示可以描述图像的内容、风格、细节等方面。这个功能可以帮助用户快速找到合适的文本提示，从而生成自己想要的图像变体。图像反推功能，使用了CLIP(BLIP)和DeepBooru两种提示词反推算法，分别使用视觉和语言的联合表示和基于标签的图像检索。SD启动程序：cdstable_diffusion_webui_docker
文章目录一、背景二、方法2.1模型结构2.2Pre-trainingObjectives2.3CapFilt三、效果3.1训练细节3.2CapFilt的效果3.3样本多样性是文本合成器的关键3.4参数共享和解耦3.5和SOTA的对比论文：BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration代码：https://github.com/salesforce/BLIP线上体验：https://huggingface.co/spaces/Salesforce/BLI
文章目录BLIP一.简介1.1摘要与引言1.2相关工作1.3方法模型结构预训练目标函数CapFilt噪声过滤1.4实验以及讨论实验设置CapFilt的讨论BLIP2一.简介1.1摘要与引言1.2相关工作1.3方法模型结构第一阶段BootstrapVision-LanguageRepresentationLearningfromaFrozenImageEncoder第二阶段BootstrapVision-to-LanguageGenerativeLearningfromaFrozenLLM模型预训练InstructBLIP一.简介1.1摘要与引言1.2Vision-LanguageInstruc
参考：B站教学视频【：AI绘画】新手向！Lora训练！训练集准备、tag心得、批量编辑、正则化准备】官方教程：https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-en.md#automatic-captioning一、sd-webui通用的打标界面1.1打标界面根据需求，选择通用打标模型（BLIP）还是动漫打标模型（deepbooru）设置好后，选择预处理，会开始下载模型，可开代理加速1.2BLIP打标结果1.3Deepbooru标注结果（标签效果比下一段介绍的wd-14差一些）二、sd-webui插件
多模态大语言模型（MultimodalLargeLanguageModel，MLLM）依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题，目前已经涌现出一些令人惊叹的能力，比如看图写作和看图写代码。但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能，目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。为此，腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM上首次对现有12种开源MLLM模型进行了全面定量评测并公布了16个排行榜，包含感知和认知两个总榜以及14个子榜单：论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.13394.pdf项目链接：https://github.com/BradyF
前言终于开写本CV多模态系列的核心主题：stablediffusion相关的了，为何执着于想写这个stablediffusion呢，源于三点去年stablediffusion和midjourney很火的时候，就想写，因为经常被刷屏，但那会时间错不开去年11月底ChatGPT出来后，我今年1月初开始写ChatGPT背后的技术原理，而今年2月份的时候，一读者“天之骄子呃”在我这篇ChatGPT原理文章下面留言：“点赞，十年前看你的svm懂了，但感觉之后好多年没写了，还有最近的AI绘画stablediffusion相关也可以写一下以及相关的采样加速算法我当时回复到：哈，十年之前了啊，欢迎回来，感谢老
文章目录一、背景二、方法2.1模型结构2.2从frozenimageencoder中自主学习Vision-LanguageRepresentation2.3使用FrozenLLM来自主学习Vision-to-Language生成2.4Modelpre-training三、效果四、局限性论文：BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels代码：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2
