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AIGC学习笔记——CLIP详解加推理

clip论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfclip代码地址:https://github.com/openai/CLIP小辉问:能不能解释一下zero-shot?小G答:零次学习(Zero-ShotLearning,简称ZSL)假设斑马是未见过的类别,但根据描述外形和马相似、有类似老虎的条纹、具有熊猫相似的颜色,通过这些描述推理出斑马的具体形态,从而能对斑马进行辨认。零次学习就是希望能够模仿人类的这个推理过程,使得计算机具有识别新事物的能力。标准图像模型联合训练一个图像特征提取器和一个线性分类器来预测某些标签,而CLIP联合训练图像编码器和文本编

CLIP Surgery论文阅读

CLIPSurgeryforBetterExplainabilitywithEnhancementinOpen-VocabularyTasks(CVPR2023)M=norm⁡(resize⁡(reshape⁡(Fiˉ∥Fi‾∥2⋅(Ft∥Ft‾∥2)⊤)))M=\operatorname{norm}\left(\operatorname{resize}\left(\operatorname{reshape}\left(\frac{\boldsymbol{F}_{\bar{i}}}{\left\|\boldsymbol{F}_{\underline{i}}\right\|_{2}}\cdot\

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(LargeLanguageMulti-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlamaindex的情况下实现这一目标,这样可以避免更多的框架依赖。什么是RAG在人工智能领域,检索增强生成(retrieve-augmentedGeneration,RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言模型(LargeLanguageModels)的能力。从本质上讲,RAG通过允许模型从外部源动态检索实时信息来增强AI响应的特异性。该体系结构将生成能力与动态检索过程无缝结合,使人工智能能够适应不同领域中不断变化的信息。

ios - 使用 AVMutableComposition 发布合并视频

我正在使用iOS设备录制短视频片段,然后尝试将多个片段合并为一个较大的视频。一切正常,除了在最终视频中,在每个剪辑片段之间它会闪烁第一个剪辑的第一帧。比如我要合并clip1,clip2,clip3。结果是(clip1)->(clip1的第一帧)->(clip2)->(clip1的第一帧)->(clip3)这是我用来合并它们的代码。AVMutableComposition*mainComposition=[[AVMutableCompositionalloc]init];AVMutableCompositionTrack*compositionVideoTrack=[mainCompos

ios - 圆形边框不能完美剪裁/遮蔽

我在InterfaceBuilder中制作了一个标签,具有固定高度和固定宽度的约束:我将它子类化给它一个白色的圆形边框:classCircularLabel:UILabel{overridefuncawakeFromNib(){super.awakeFromNib()layer.cornerRadius=frame.size.height/2layer.borderColor=UIColor.white.cgColorlayer.borderWidth=5layer.masksToBounds=trueclipsToBounds=true}}但是裁剪/mask在运行时并不好:我期待完美

Unity 获取Animation中的所有Clip

获取Animation中的所有Clip Liststring>clips=newListstring>();foreach(AnimationStateiteminanimation){varclipName=item.name;clips.Add(clipName);}

objective-c - 在 Objective-C 中使用正则表达式从 url 获取 Vimeo clip_id

谁能告诉我如何使用ObjC正则表达式从Vimeourl中提取clip_id?http://vimeo.com/moogaloop.swf?clip_id=12050952&server=vimeo.com&show_title=1&show_byline=1&show_portrait=0&color=56872c&fullscreen=1我要提取12050952。谢谢。 最佳答案 你可以用这个模式来做:(?它正在使用积极的后视。演示:example 关于objective-c-在Obj

Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘2种解决方案

在安装Stable-diffusionWebuUI时,运行pythonlaunch.py出现Can‘tloadtokenizerfor‘openai/clip-vit-large-patch14问题,这是因为安装过程中需要去huggingface网站下载一些文件,但该网站被墙,所以报错。所以可以自己去网站下载好对应文件:https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main。下面给出两种具体解决方案。方案一:修改代码中的文件路径方案二:将文件(本文附件)移动到电脑中的对应默认路径中win10:C:\Users\用户名.cac

stable diffusion安装踩坑之clip安装、git报错

clip本地安装环境链接问题本节主要记录一下在windows安装stablediffusion时,clip脚本安装不上,本地安装时如何链接到当前库的问题首先,在脚本安装clip不成功时,脚本会输出一个commend指令,复制到浏览器就可以很快把clip包下载下来。下载好的包,文件夹名字改成clip(很重要),放在D:\stable-diffusion\stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages路径下(自己根据自己的stable-diffusion路径更改)cmd命令行输入D:\stable-diffusion\stable-diffusion-w

android - canvas.clip Path()即使在禁用硬件加速后也无法正常工作

我在Canvas上画了一个用黑色填充的圆圈,并将Canvas的背景颜色设置为红色。我只希望黑色圆圈显示为我的View,但我也得到了红色。我试过使用canvas.clipPath()它确实有效。我在网上搜索了一下,发现我们需要禁用硬件加速才能让它工作。我试过了,但它仍然有效。尝试为特定View禁用硬件加速:view.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE,null);还有整个应用程序:android:hardwareAccelerated="false"Dint在这两种情况下都有效。关于如何使其发挥作用的任何想法?代码:我在这里剪辑@Overridep