网站备案成功然后怎么做/企业员工培训总结

网站备案成功然后怎么做,企业员工培训总结,wordpress 当前列表数,青岛网站建设设计一、 基础知识 根据描述生成图片的视觉-语言模型（Vision-Language Models, VL 模型）是近年来多模态生成领域的热点研究方向。这些模型能够根据自然语言描述生成高质量的图像，广泛应用于艺术创作、设计辅助、虚拟场景构建等领域。 1 根据描述…

一、 基础知识

根据描述生成图片的视觉-语言模型（Vision-Language Models, VL 模型）是近年来多模态生成领域的热点研究方向。这些模型能够根据自然语言描述生成高质量的图像，广泛应用于艺术创作、设计辅助、虚拟场景构建等领域。

1  根据描述生成图片的 VL 模型

1.1 DALL·E 系列

模型简介

  • DALL·E：由 OpenAI 提出，基于 GPT-3 架构，能够根据文本描述生成高质量的图像。

  • DALL·E 2：DALL·E 的升级版，生成图像的分辨率和质量更高，支持更复杂的文本描述。

特点

  • 支持零样本生成（Zero-Shot Generation）。

  • 能够生成高度符合文本描述的图像。

  • 支持图像编辑（如修改图像中的特定部分）。

应用场景

  • 艺术创作、广告设计、虚拟场景构建等。

 1.2 Stable Diffusion

模型简介

  • 由 Stability AI 提出，基于扩散模型（Diffusion Model），能够根据文本描述生成高质量的图像。

  • 开源且可定制，支持用户训练自己的模型。

特点

  • 生成图像的分辨率高，细节丰富。

  • 支持文本到图像生成、图像修复、图像编辑等多种任务。

  • 计算效率较高，适合在消费级硬件上运行。

应用场景

  • 艺术创作、游戏设计、个性化内容生成等。

3. Imagen

模型简介

  • 由 Google 提出，基于扩散模型和大型语言模型（如 T5），能够根据文本描述生成高质量的图像。

  • 强调文本理解的准确性和图像生成的真实性。

特点

  • 生成图像的质量极高，细节逼真。

  • 支持复杂的文本描述。

  • 在文本-图像对齐方面表现优异。

应用场景

  • 广告设计、虚拟场景构建、教育辅助等。

4. CogView

模型简介

  • 由清华大学提出，基于 Transformer 架构，专门用于文本到图像生成。

  • 支持中文和英文文本描述。

特点

  • 对中文文本的支持较好。

  • 生成图像的分辨率较高。

  • 支持多种风格的图像生成。

应用场景

  • 中文内容创作、广告设计、教育辅助等。

5. MidJourney

模型简介

  • 由 MidJourney 团队开发，专注于艺术风格的文本到图像生成。

  • 通过 Discord 平台提供服务，用户可以通过文本指令生成图像。

特点

  • 生成图像具有独特的艺术风格。

  • 支持多种艺术风格（如油画、水彩、科幻等）。

  • 用户交互友好，适合非技术用户使用。

应用场景

  • 艺术创作、个性化内容生成、社交媒体等。

6. Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image)

模型简介

  • 由 Google 提出，基于自回归模型（Autoregressive Model），能够根据文本描述生成高质量的图像。

  • 强调生成图像的多样性和文本-图像对齐能力。

特点

  • 支持长文本描述。

  • 生成图像的多样性高。

  • 在复杂场景生成方面表现优异。

应用场景

  • 广告设计、虚拟场景构建、教育辅助等。

7. Make-A-Scene

模型简介

  • 由 Meta (Facebook) 提出，结合文本描述和用户绘制的草图生成图像。

  • 强调用户控制和生成图像的细节。

特点

  • 支持用户通过草图控制生成图像的布局。

  • 生成图像的细节丰富。

  • 适合需要高精度控制的应用场景。

应用场景

  • 艺术创作、设计辅助、虚拟场景构建等。

示例

  • 输入：文本 "A forest with a river running through it." 和用户绘制的草图。

  • 输出：一张符合描述和草图的森林河流图片。

8. VQGAN+CLIP

模型简介

  • 结合 VQGAN（一种生成对抗网络）和 CLIP（一种视觉-语言模型），能够根据文本描述生成图像。

  • 开源且易于定制。

特点

  • 生成图像的风格多样。

  • 支持用户自定义生成过程。

  • 计算资源需求较低。

应用场景

  • 艺术创作、个性化内容生成、社交媒体等。

2. 各模型需要的计算资源 

模型名称计算需求备注
DALL·E 系列高需要大规模 GPU 集群，适合在云端运行。
Stable Diffusion中等可以在消费级 GPU 上运行，但高分辨率生成仍需较强算力。
Imagen高基于大规模语言模型和扩散模型，计算需求较高。
CogView中等至高基于 Transformer，生成高分辨率图像时需要较强算力。
MidJourney中等通过云端服务提供，用户无需本地计算，但对服务器算力需求较高。
Parti高基于自回归模型，生成高质量图像需要大量计算资源。
Make-A-Scene中等至高结合用户输入和生成模型，计算需求较高。
VQGAN+CLIP低可以在消费级 GPU 甚至 CPU 上运行，计算需求最低。

二、VQGAN+CLIP 的使用示例

1. 前期准备：

1. 安装依赖

pip install torch torchvision ftfy regex tqdm clip
pip install torch torchvision
pip install taming-transformers

pip install pytorch_lightning==1.9.4  （taming-transformers 依赖于 pytorch_lightning）

pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

2. 模型仅支持英文，若需要其他语言，需要安装多语言库（用于把其他语言转化成英文）：

pip install multilingual-clip

2. 下载模型参数和配置：

2.1 模型权重 

  • vqgan_imagenet_f16_16384.ckpt
  • vqgan_imagenet_f16_1024.ckpt

2.2 VQGAN 配置文件： vqgan_imagenet_f16_16384.yaml 

  • vqgan_imagenet_f16_16384.yaml
  • vqgan_imagenet_f16_1024.yaml

3. 代码

import torch
import clip
from omegaconf import OmegaConf
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint
from taming.models.vqgan import VQModel
from torchvision import transforms
from torchvision.transforms.functional import to_pil_image# 加载 VQGAN 模型
def load_vqgan_model(config_path, model_path, device="cuda"):"""加载 VQGAN 模型:param config_path: VQGAN 配置文件的路径:param model_path: VQGAN 模型权重的路径:param device: 模型运行的设备（如 "cuda" 或 "cpu"）:return: 加载好的 VQGAN 模型"""# 加载配置文件config = OmegaConf.load(config_path)# 初始化 VQGAN 模型model = VQModel(**config.model.params)# 将 ModelCheckpoint 添加到允许的全局变量列表中torch.serialization.add_safe_globals([ModelCheckpoint])# 加载模型权重,资源有限可以使用参数量小的模型state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu")["state_dict"]model.load_state_dict(state_dict, strict=True)# 将模型移动到指定设备model = model.to(device)model.eval()  # 设置为评估模式return model# 加载 CLIP 模型
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
clip_model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)# 加载 VQGAN 模型
config_path = "vqgan_imagenet_f16_16384.yaml"  # 配置文件路径
model_path = "vqgan_imagenet_f16_16384.ckpt"  # 模型权重路径
vqgan_model = load_vqgan_model(config_path, model_path, device=device)# 定义文本描述
text_description = "A futuristic cityscape at night with neon lights"# 使用 CLIP 生成文本特征
text = clip.tokenize([text_description]).to(device)
with torch.no_grad():text_features = clip_model.encode_text(text)# 使用 VQGAN 生成图像
# 注意：VQGAN 本身不支持直接根据文本特征生成图像，需要结合其他方法（如优化过程）
# 计算资源有限的情况可以把num_steps调小一点50，image_size调小128
def generate_from_text_features(model, text_features, num_steps=50, image_size=128):"""根据文本特征生成图像（示例代码，需要结合优化过程）:param model: VQGAN 模型:param text_features: 文本特征:param num_steps: 优化步数:param image_size: 生成图像的大小:return: 生成的图像（PIL 图像）"""# 初始化随机噪声图像noise = torch.randn(1, 3, image_size, image_size).to(device)noise.requires_grad_(True)# 优化器optimizer = torch.optim.Adam([noise], lr=0.01)# 优化过程for step in range(num_steps):optimizer.zero_grad()# 使用 VQGAN 编码和解码噪声图像quantized, _, _ = model.encode(noise)reconstructed_image = model.decode(quantized)# 将张量转换为 PIL 图像reconstructed_image_pil = to_pil_image(reconstructed_image.squeeze(0).cpu())  # 移除 batch 维度并转换为 PIL 图像# 使用 CLIP 的预处理函数preprocessed_image = preprocess(reconstructed_image_pil).unsqueeze(0).to(device)  # 添加 batch 维度并移动到设备# 使用 CLIP 提取图像特征image_features = clip_model.encode_image(preprocessed_image)# 计算损失（假设使用 CLIP 的相似度作为损失）loss = -torch.cosine_similarity(text_features, image_features).mean()# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()print(f"Step {step + 1}/{num_steps}, Loss: {loss.item()}")# 将生成的图像转换为 PIL 图像generated_image = torch.clamp(reconstructed_image, -1, 1)  # 限制值范围generated_image = (generated_image + 1) / 2  # 反归一化到 [0, 1]generated_image = generated_image.squeeze(0).cpu()  # 移除 batch 维度并移动到 CPUreturn transforms.ToPILImage()(generated_image)# 生成图像
generated_image = generate_from_text_features(vqgan_model, text_features)# 保存生成的图像
generated_image.save("generated_cityscape.png")

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/diannao/74077.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【Java SE】抽象类/方法、模板设计模式

【Java SE】抽象类/方法、模板设计模式

目录 1.抽象类/方法 1.1 基本介绍 1.2 语法格式 1.3 使用细节 2. 模板设计模式（抽象类使用场景） 2.1 基本介绍 2.2 具体例子 1.抽象类/方法 1.1 基本介绍 ① 当父类的某些方法，需要声明，但是又不确定如何实现时&#xff…
阅读更多...
深度学习：从零开始的DeepSeek-R1-Distill有监督微调训练实战（SFT）

深度学习：从零开始的DeepSeek-R1-Distill有监督微调训练实战（SFT）

原文链接：从零开始的DeepSeek微调训练实战（SFT） 微调参考示例：由unsloth官方提供https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Qwen2.5_(7B)-Alpaca.ipynbhttps://colab.research.google.com/git…
阅读更多...
流畅如丝：利用requestAnimationFrame优化你的Web动画体验

流畅如丝：利用requestAnimationFrame优化你的Web动画体验

requestAnimationFrame 是前端开发中用于优化动画性能的 API。它允许浏览器在下一次重绘之前执行指定的回调函数，通常用于实现平滑的动画效果。 1.作用 优化性能：requestAnimationFrame 会根据浏览器的刷新率（通常是 60Hz，即每秒…
阅读更多...
【pytest框架源码分析五】pytest插件的注册流程

【pytest框架源码分析五】pytest插件的注册流程

前文介绍到pytest整体是运用插件来实现其运行流程的。这里仔细介绍下具体过程。 首先进入main方法 def main(args: list[str] | os.PathLike[str] | None None,plugins: Sequence[str | _PluggyPlugin] | None None, ) -> int | ExitCode:"""Perform an i…
阅读更多...
IoTDB日志提示Too many open files

IoTDB日志提示Too many open files

问题 时序数据库 IoTDB 1.3.3 版本 IoTDB 执行查询操作失败，日志打印提示 Too many open files。通过命令查看打开文件数，结果如下： [root0002 DataReceiver]# lsof|grep 28347|wc -l DataNode 55444 [root0002 DataReceiver]# lsof|g…
阅读更多...
prometheus 添加alertmanager添加dingtalk机器人告警

prometheus 添加alertmanager添加dingtalk机器人告警

1、dingtalk创建机器人,目前我们采用加白名单的方式校验 2、定位到如下图 test结果如下
阅读更多...
C 语 言 --- 操 作 符 2

C 语 言 --- 操 作 符 2

C 语 言 --- 操 作 符 2 移 位 操 作 符定 义原 码 补 码 和 反 码左 移&#xff08;<<&#xff09;右 移&#xff08;>>&#xff09;算 术 右 移逻 辑 右 移 按 位 与、按 位 或、和 按 位 异 或按 位 与按 位 或按 位 异 或 逻 辑 反 操 作负 值 操 作按 位 取 反…
阅读更多...
基于Spring Boot的公司资产网站的设计与实现（LW+源码+讲解）

基于Spring Boot的公司资产网站的设计与实现（LW+源码+讲解）

专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导&#xff0c;欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;…
阅读更多...
零碳工厂能源管理系统的核心技术与应用实践

零碳工厂能源管理系统的核心技术与应用实践

零碳工厂能源管理系统是一种高效的解决方案&#xff0c;旨在优化能源使用并减少碳排放&#xff0c;以帮助工厂实现低碳或零碳的生产目标。以下是该系统的详细构成和功能&#xff1a; 1. 核心组件 传感器和监测设备&#xff1a;用于实时监测工厂内的能源使用情况&#xff0c;包…
阅读更多...
美摄接入DeepSeek等大模型，用多模态融合重构视频创作新边界！

美摄接入DeepSeek等大模型，用多模态融合重构视频创作新边界！

今年以来&#xff0c;DeepSeek凭借其强大的深度推理分析能力&#xff0c;在AI领域掀起新的热潮。美摄科技快速响应市场需求&#xff0c;迅速接入以DeepSeek、通义千问、商汤、文心一言为代表的大模型&#xff0c;为企业视频创作生产带来全新体验。 传统视频创作面临着同质化、…
阅读更多...
【yolo】yolo训练报错，以及解决方案

【yolo】yolo训练报错，以及解决方案

背景&#xff1a; 刚刚&#xff0c;写了《【yolo】yolo推理报错&#xff0c;以及解决方案》&#xff0c;马上训练就遇到类似的报错。 我对我标注的图像进行了300轮的训练&#xff0c;但是训练完300轮后&#xff0c;报错了。。。 报错信息 300 epochs completed in 0.085 hou…
阅读更多...
理解线性动力学中的模态叠加法

理解线性动力学中的模态叠加法

线性动力学中的模态叠加方法 模态叠加法是线性动力学中一种有价值的工具&#xff0c;可以有效地确定频域或时域中的系统响应。对于某些类型的线性动力学分析&#xff0c;有必要使用此方法&#xff0c;因此了解该过程对于获得准确的结果至关重要。在本博客中&#xff0c;我们将…
阅读更多...
报错 - redis - Unit redis.service could not be found.

报错 - redis - Unit redis.service could not be found.

报错&#xff1a; Unit redis.service could not be found.Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused解决方法&#xff1a; 检查状态、有必要的话 重新安装 Linux 上查看状态 systemctl status redis显示以下内容&#xff0c;代表正常服务 出现下面…
阅读更多...
CMS网站模板定制设计与安全评估

CMS网站模板定制设计与安全评估

内容概要 现代CMS&#xff08;内容管理系统&#xff09;作为网站建设的核心载体&#xff0c;其模板架构与安全防护体系的协同设计已成为企业数字化转型的关键环节。随着网络攻击向量日益复杂化&#xff0c;基于HTTPS协议的端到端加密部署不仅成为基础安全配置&#xff0c;更直…
阅读更多...
【React】useEffect、useLayoutEffect底层机制

【React】useEffect、useLayoutEffect底层机制

目录 useEffect不设置依赖设置空数组&#xff0c;无依赖设置多个依赖返回值是一个函数总结useEffect的使用环境useEffect 中发送请求错误示例用.then获取数据在useEffect创建一个函数 总结 useLayoutEffectuseLayoutEffect 和useEffect区别执行时机&#xff1a;浏览器渲染的关系…
阅读更多...
深度解析学术论文成果评估(Artifact Evaluation)：从历史到现状

深度解析学术论文成果评估(Artifact Evaluation)：从历史到现状

深度解析学术论文成果评估(Artifact Evaluation)&#xff1a;从历史到现状 引言 在计算机科学和工程领域的学术研究中&#xff0c;可重复性和可验证性越来越受到重视。随着实验性研究的复杂性不断增加&#xff0c;确保研究成果可以被其他研究者验证和构建变得尤为重要。这一需…
阅读更多...
游戏MOD伴随盗号风险，仿冒网站借“风灵月影”窃密【火绒企业版V2.0】

游戏MOD伴随盗号风险，仿冒网站借“风灵月影”窃密【火绒企业版V2.0】

游戏MOD&#xff08;即游戏修改器&#xff09;是一种能够对游戏进行修改或增强的程序&#xff0c;因其能够提升游戏体验&#xff0c;在玩家群体中拥有一定的市场。然而&#xff0c;这类程序大多由第三方开发者制作&#xff0c;容易缺乏完善的安全保障机制&#xff0c;这就为不法…
阅读更多...
QT二 QT使用generate form 生成常用UI，各种UI控件

QT二 QT使用generate form 生成常用UI，各种UI控件

一 。没有使用general form 和 使用 general form 后&#xff0c;file层面和代码层面的不同比较 file层面的不同 代码层面的不同&#xff0c; 在 使用了general form之后&#xff0c;在主界面的构造方法中&#xff0c;使用ui->setupUi(this),就完成了所有UI的处理。 而之…
阅读更多...
从PGC到AIGC：海螺AI多模态内容生成系统架构一站式剖析

从PGC到AIGC：海螺AI多模态内容生成系统架构一站式剖析

海螺AI&#xff1a;基于多模态架构的下一代认知智能引擎 海螺AI核心模型架构基础模型&#xff1a;abab-6.5语音模型&#xff1a;speech-01 视频生成管线关键子系统快速接入海螺AI 蓝耘MaaS平台什么是MaaS平台&#xff1f;支持的大模型蓝耘搭载海螺AI的优势 实战应用教程如何注册…
阅读更多...
二分查找上下界问题的思考

二分查找上下界问题的思考

背景 最近在做力扣hot100中的二分查找题目时&#xff0c;发现很多题目都用到了二分查找的变种问题&#xff0c;即二分查找上下界问题&#xff0c;例如以下题目&#xff1a; 35. 搜索插入位置 74. 搜索二维矩阵 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 它们不同于查找…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023