说明：该文属于大前端全栈架构白宝书专栏，目前阶段免费开放，购买任意白宝书体系化专栏可加入TFS-CLUB私域社区。福利：除了通过订阅"白宝书系列专栏"加入社区获取所有付费专栏的内容之外，还可以通过加入星荐官共赢计划加入私域社区。当前子专栏基础入门三大核心篇也是免费开放阶段。推荐他人订阅，可获取扣除平台费用后的35%收益。作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，十余年工作经验,跨域学习者，从事过全栈研发、产品经理等工作，目前任某金融品类App负责人。荣誉：2022年度博客之星Top4、博客专家认证、全栈领域优质创作者、新星计划导师，“星荐官共赢计划”发起人。现象级专栏《白宝书系列》作者，文章知识点浅显
文章目录一、插入图片1、简介2、代码示例二、背景图片1、简介2、代码示例一、插入图片1、简介插入图片:插入图片方式:在HTML中,使用标签可以插入一张图片;插入图片适用场景:显示内容,按钮,一般都使用插入图片的方式展示图片,设置插入图片大小:通过设置盒子模型内容尺寸而设置图片大小;width设置图片内容宽度;height设置图片内容高度;设置插入图片显示位置:通过设置盒子模型左边距和上边距而设置图片的位置;margin-left设置图片的左外边距;margin-top设置图片的上外边距;代码示例: img{ /*设置图片大小*/ width:200px; height:200px; /
文章目录一、插入图片1、简介2、代码示例二、背景图片1、简介2、代码示例一、插入图片1、简介插入图片:插入图片方式:在HTML中,使用标签可以插入一张图片;插入图片适用场景:显示内容,按钮,一般都使用插入图片的方式展示图片,设置插入图片大小:通过设置盒子模型内容尺寸而设置图片大小;width设置图片内容宽度;height设置图片内容高度;设置插入图片显示位置:通过设置盒子模型左边距和上边距而设置图片的位置;margin-left设置图片的左外边距;margin-top设置图片的上外边距;代码示例: img{ /*设置图片大小*/ width:200px; height:200px; /
目录1.标题解读2.前言3.摘要部分4.引言部分 5.生成模型概述6.扩散模型的发展7.方法部分1.标题解读HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents是一种层级式的基于CLIP特征的根据文本生成图像模型。层级式的意思是说在图像生成时，先生成64*64再生成256*256，最终生成令人叹为观止的1024*1024的高清大图。DALLE·2模型根据CLIP的文本特征和图像特征最终生成图像，可以看做CLIP的反向过程，因此DALLE·2被作者称为unCLIP2.前言022OpenAI提出DALLE2，根据文本描述生成原创性的、
目录1.标题解读2.前言3.摘要部分4.引言部分 5.生成模型概述6.扩散模型的发展7.方法部分1.标题解读HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents是一种层级式的基于CLIP特征的根据文本生成图像模型。层级式的意思是说在图像生成时，先生成64*64再生成256*256，最终生成令人叹为观止的1024*1024的高清大图。DALLE·2模型根据CLIP的文本特征和图像特征最终生成图像，可以看做CLIP的反向过程，因此DALLE·2被作者称为unCLIP2.前言022OpenAI提出DALLE2，根据文本描述生成原创性的、
1.问题描述打开stablediffusionwebui时，提示缺少clip或clip安装不上2.解决方案原因：stablediffusionwebui环境中的clip其实是open_clip，不能用pipinstallclip安装解决方法是直接到github下载open_clip代码到本地，并进行本地安装。因为stablediffusion会在其根目录创建虚拟python环境venv，因此安装方法与github有所不同。可参考以下方法：从github将open_clip的源文件下载到本地，这一步可以使用gitclone也可以直接下载zip文件。下载后，解压（如果用gitclone就不需要）到
1.问题描述打开stablediffusionwebui时，提示缺少clip或clip安装不上2.解决方案原因：stablediffusionwebui环境中的clip其实是open_clip，不能用pipinstallclip安装解决方法是直接到github下载open_clip代码到本地，并进行本地安装。因为stablediffusion会在其根目录创建虚拟python环境venv，因此安装方法与github有所不同。可参考以下方法：从github将open_clip的源文件下载到本地，这一步可以使用gitclone也可以直接下载zip文件。下载后，解压（如果用gitclone就不需要）到
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
