CLIP Guided Diffusion Uncond

Вновь обновился Colab с Guided Diffusion (нейросеть которая позволяет из любого текста сделать картинку). Качество изображений стало ещё лучше, теперь неплохо получаются лица.

Бежим играть - делитесь в комментах, что у вас получилось.

(Prompt с обложки поста: the rise of consciousness)

#generative #diffusion #CLIP #images #multimodal #text2image

CLIPIT PixelDraw

Возможно некоторые из вас уже видели новую сеть для генерации Pixel Art из текстового описания. И вот наконец к ней выложили Colab с которым можно поиграться самостоятельно.

#generative #CLIP #multimodal #images #text2image

CLIP2Video: Mastering Video-Text Retrieval via Image CLIP (Tencent)

CLIP2Video - сеть для end-to-end переноса модели переобученой на изображениях и языке в видеотекстовый поиск. В частности, основываясь на пространственной семантике, улавливаемой моделью Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP), модель включает в себя блок Temporal Difference для захвата движений в видеокадрах и блок Temporal Alignment для повторного выравнивания лексем видеоклипов и фраз и улучшения мультимодальной корреляции.

arXiv
Github

#clip #multimodal #video #nlp #text

Обновился блокнот CLIPPixelArt, ещё более красивые картинки и ещё больше вариантов генерации

Colab

#generative #text2image #clip #multimodal

Набор данных LAION-400M находится в полном открытом, свободном доступе (400 миллионов пар картинка-текст).

Собран благодаря crowd-computing усилиям ElutherAI (я тоже поучаствовал 🤏).

Все изображения и тексты в LAION-400M были отфильтрованы с помощью OpenAI's CLIP путем вычисления косинусного сходства между эмбедингами текста и изображения и отбрасывания тех, чье сходство ниже 0,3.

Датасет

Инсайдерская инфа (Скоро будет 1 миллиард)

#datasets #multimodal #clip

Zero-Shot Open Set Detection Based on a Pretrained Language-Vision Model

В задаче на классификацию неограниченных классов сэмплы известных классов (также называемых классами закрытого множества) используются для обучения классификатора. При тестировании классификатор может (1) отнести образцы известных классов к соответствующим классам и (2) определить образцы, которые не принадлежат ни к одному из известных классов (мы говорим, что они принадлежат к некоторым открытым классам).

В работе предлагается метод (ZO-CLIP) для решения проблемы открытой классификации. ZO-CLIP основывается на достижениях в области классификации Zero-Shot с помощью обучения мультимодальному представлению данных (multimodal representation). Сначала он расширяет предварительно обученную модель CLIP, обучая генератор текстовых описаний изображений поверх CLIP. При тестировании ZO-CLIP использует модель для генерации названий неизвестных классов-кандидатов для каждого тестового образца.

Статья

#images #CLIP #multimodal #zeroshot

CLIPort

Рисовать картинки с помощью CLIP и GAN было весело. А теперь у CLIP нашлось новое, асболютно бомбическое применение! Оказалось, что CLIP можно использовать для того что бы давать команды манипулятору.

В работе CLIPort (загляните на сайт, там много красивых примеров) предлагают сетку которая понимает команды данные на человеческом языке, при этом робот не ограничен каким-то заранее известным набором команд и способен “понимать” чего от него хотят!

Статья
Код

#CLIP #robots #NLP #multimodal

ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition

В традиционном (казалось бы насколько это слово не применимо к машинному обучению) мире ML, для того что бы обрабатывать видео - нужно пилить какой-то класификатор.

С подходом ActionCLIP - все проще. Просто учим CLIP, но вместо картинок - используем видео. Вуаля - теперь у вас есть система, которая может описать что происходит с вашими котиками или кто там у вас (а значит можем и искать по видосам).

Приминений в науке - море! Хочешь таймлэпсы маркируй и разбивай на осмысленные фрагменты, хочешь записи с телескопов и микроскопов.

Статья
Код

#CLIP #video

VideoCLIP: Contrastive Pre-training for Zero-shot Video-Text Understanding

И продолжая тему с видеоCLIPами. На этот раз статья от Facebook. VideoCLIP обучают трансформер для видео и текста, противопоставляя перекрывающиеся во времени положительные пары видео и текста жестким отрицательным парам, полученным в результате поиска ближайших соседей.
Говорят что их результаты самые самые.

Статья
Код

#CLIP #video #multimodal

Смотрите какая крутая штука!!! Кто-то натренировал CLIP на извлечение мест с космоснимков по свободному текстовому запросу! Вот тут демка

Кидайте в комменты свои лучшие запросы-ответы

#ScientificML #earthscience #CLIP

🔥StyleGAN3 + CLIP

В твиттере выложили Colab для StyleGAN3+CLIP (с помощью текста, можно направлять генерацию картинки, а потом создавать красивые видосы), а я привел его к божескому виду, что бы было просто играться (и это что-то!)

💻Colab

P.S.: на картинке an amazon warrior трансформированный из MetFaces

#gan #text2image #clip

Pixray Panorama

Ещё чуть чуть искусства в нашем научном сообществе. Недавно, Алексей Тихонов выложил крутейший блокнот для генерации пиксельных панорам с помощью PixelDraw + CLIP. Присылайте в комменты что получилось!

💻Colab

#text2image #gan #clip

This is Heloween

На просторах твиттера откопал колабчик, который позволяет преобразовать любое лицо во что угодно с помощью текста (CLIP). Самое то для следующих выходных 🎃

💻 Colab

#gan #text2image #CLIP

🤯 wav2CLIP

Новый метод обучения аудиопредставлений путем дистилляции из контрастивного предварительного обучения языку и изображению (CLIP).

Авторы оценивают Wav2CLIP на различных аудиозадачах, включая классификацию, поиск и генерацию, и показывают, что Wav2CLIP превосходит общедоступные алгоритмы предварительного обучения audio representation.

Wav2CLIP проецирует аудио в общее пространство эмбедингов с изображениями и текстом, что позволяет использовать его в мультимодальных задачах, таких как классификация zero-shot и кросс-модальный поиск. Более того, Wav2CLIP требуется всего ~10% от данных необходимых для supervised learning.

📎 Статья
🖥 Код

#clip #audio #video #multimodal

ProsePainter

Создавайте образы, рисуя словами.
ProsePainter сочетает в себе рисование руками с оптимизацией изображения в реальном времени с помощью машинного обучения. Просто скажите, что вы хотите, и выделите нужную область.

🖥 Код

#CLIP #images #multimodal

ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning

Нейронки научились хорошо предсказывать описания любых картинок. Сначала изображение прогоняют через CLIP (получают эмбеддинг изображения), а затем вытаскивают соответствующее текстовое описание из языковой модели.

Основная идея статьи заключается в том, что вместе с предварительно обученной языковой моделью (GPT2) авторы получают широкое понимание как визуальных, так и текстовых данных.

Таким образом, без дополнительных аннотаций или предварительного обучения, сеть эффективно генерирует осмысленные подписи для любых изображений.

📎 Статья
💻 Colab
🖥 Код
🤗 Онлайн

#clip #images #captioning #text