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openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好,它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例,最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题,但是只能回答它以前被训练过的问题,如果是没有训练过的数据,比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢?这种情况下通常有两种办法,一种是微调(fine-tuning),一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练,事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据,生成新的模型,这个模型将会包含微调后的

Stable Diffusion系列课程上:安装、提示词入门、常用模型(checkpoint、embedding、LORA)、放大算法、局部重绘、常用插件

文章目录一、StableDiffusion安装与源码解析1.1StableDiffusion安装1.2webui启动代码分析1.2.1加载webui-user.sh1.2.2执行launch.py1.2.3执行webui.py,启动界面1.2.4cmd_args二、文生图(提示词解析)2.1提示词入门2.2权重2.3负面提示词(Negativeprompt)2.4出图参数设置2.5新手念咒方法三、图生图3.1图生图入门3.2随机种子解析3.3图生图拓展四、模型4.1`Checkpoint`4.1.1Checkpoint简介4.1.2Checkpoint分类与下载4.2`VAE`(变分自解码器)

如何让Stable Diffusion正确画手(1)-通过embedding模型优化图片质量

都说AI画手画不好手,看这些是我用stablediffusion生成的图片,小姐姐都很漂亮,但手都千奇百怪,破坏了图片的美感。其实只需要一个提示词,就能生成正确的手部,看这是我重新生成的效果,每一个小姐姐都有了正确的手部。1.下载模型首先我们打开LibLibAI模型站或者Civitai模型站,搜索badhandv4模型,这个模型可以改善手部的细节,只有19kb,点击下载。直达链接如下(如失效请按以上方式搜索):badhandv4-AnimeIllustDiffusion|LiblibAI2.安装模型下载完成后建议把名称改成badhandv4,然后放到embeddings目录下(注意这个不在mo

了解Unity编辑器之组件篇Video(二)

VideoPlayer组件:用于在游戏中播放视频的组件。它提供了一系列属性来控制视频的播放、显示和交互。1.Source(视频源):用于指定视频的来源。可以选择两种不同的视频源类型:(1)VieoClip(视频片段):用于指定要播放的视频片段。你可以将视频片段拖放到该属性中,或者通过代码设置。(2)URL:通过指定视频的URL来播放网络视频(有网才行),或点击Browse浏览使用本地视频2.PlayOnAwake(自动播放):确定是否在VideoPlayer组件启用时自动播放视频。如果设置为True,视频将在游戏开始时自动播放;如果设置为False,则需要通过代码或其他方式触发播放。3.Wai

video - 是否可以在 iOS 中使用视频作为 GL 的纹理?

是否可以在iOS中使用视频(预渲染、使用H.264压缩)作为GL的纹理?如果可以,怎么做?以及任何播放质量/帧速率或限制? 最佳答案 从iOS4.0开始,您可以使用AVCaptureDeviceInput将相机作为设备输入,并将其连接到AVCaptureVideoDataOutput并将您喜欢的任何对象设置为委托(delegate)。通过为相机设置32bppBGRA格式,委托(delegate)对象将从相机接收每一帧,格式非常适合立即处理glTexImage2D(或glTexSubImage2D,如果设备不支持非二次幂纹理;我认为M

video - 是否可以在 iOS 中使用视频作为 GL 的纹理?

是否可以在iOS中使用视频(预渲染、使用H.264压缩)作为GL的纹理?如果可以,怎么做?以及任何播放质量/帧速率或限制? 最佳答案 从iOS4.0开始,您可以使用AVCaptureDeviceInput将相机作为设备输入,并将其连接到AVCaptureVideoDataOutput并将您喜欢的任何对象设置为委托(delegate)。通过为相机设置32bppBGRA格式,委托(delegate)对象将从相机接收每一帧,格式非常适合立即处理glTexImage2D(或glTexSubImage2D,如果设备不支持非二次幂纹理;我认为M

Pytorch transformers tokenizer 分词器词汇表添加新的词语和embedding

目标:在NLP领域,基于公开语料的预训练模型,在专业领域迁移时,会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题,本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。例如,在bert预训练模型中,并不包含财经词汇,比如‘市盈率’等财务指标词汇,本文将介绍:如何把专业名词添加到词汇表中方法1:修改vocab方法2:更通用,修改分词器tokenizer如何保留现有模型能力,并训练新词汇的embedding表示内容:NLP的分词NLP的处理流程:对输入的句子进行分词,得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembedding送入到预训练模型,经过attention注意力机制,获得token在句子中

Unable to start embedded Tomcat(已解决)

UnabletostartembeddedTomcat(已解决)出现这个问题,一般是由于项目的jre出现问题;另外这里最好不要使用版本超过16的jdk,有可能导致未知错误。下面是解决过程:1、点击editConfig2、点击![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6d198dd0145c4aad8c3322e1ace36fd8.png3、切换到自己本地的jre4、问题解决项目中还有可能出现```javacom.netflix.discovery.shared.transport.TransportException:Cannotexecutereque

Video-LLaMA 开源,大语言模型也能读懂视频了!

出品人:Towhee技术团队作者:张晨架构Video-LLaMA旨在使冻结的LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。如图所示,本文设计了两个分支,即视觉语言分支和音频语言分支,分别将视频帧和音频信号转换为与LLM的文本输入兼容的查询表示。1.1视觉-语言分支视觉语言分支旨在使LLM能够理解视觉输入。如图左侧所示,它由用于从视频帧中提取特征的冻结预训练图像编码器、用于将时间信息注入视频帧的位置embedding层、用于聚合帧的视频Q-former组成级表示和线性层,用于将输出视频表示投影到与LLM的文本embeddings相同的维度。1.2音频分支为了处理给定视频的听觉内容,本文引入了音频语言分支

ios - 自定义 Cordova 插件 : Add framework to "Embedded Binaries"

在自定义Cordova插件中,如何在plugin.xml中配置特定的.framework文件,以便将其添加到Xcode中的“嵌入式二进制文件”部分?如果目前无法直接在plugin.xml中实现,我愿意接受其他建议。 最佳答案 在Cordova的plugin.xml支持之前,我已经实现了一种变通方法,希望将来,一旦embed此类条目中的属性将具有相同的效果:,目前,此属性没有帮助,因此采用以下解决方法。以下解决方案使用Cordova版本5.3.3有效。首先,确保将框架条目添加到plugin.xml:embed="true"暂时不起作用