clip-glass:“通过CLIP指导的生成性潜在空间搜索从标题生成图像,反之亦然”的存储库

时间:2024-05-20 09:04:32
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文件名称:clip-glass:“通过CLIP指导的生成性潜在空间搜索从标题生成图像,反之亦然”的存储库

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更新时间:2024-05-20 09:04:32

Python

片段玻璃 论文存储库 浏览器内演示可 安装 克隆此存储库 git clone https://github.com/galatolofederico/clip-glass && cd clip-glass 创建虚拟环境并安装要求 virtualenv --python=python3.6 env && . ./env/bin/activate pip install -r requirements.txt 运行CLIP-GLaSS 您可以使用以下命令运行CLIP-GLaSS : python run.py --config --target 根据下表指定 : 设定档 意义 目标类型 GPT2 使用GPT2解决“图像到文本”任务 图像 深心大GAN512 使用DeepMind的BigGAN 512x512解决“文


【文件预览】:
clip-glass-main
----.gitignore(89B)
----requirements.txt(857B)
----run.py(4KB)
----clip()
--------simple_tokenizer.py(4KB)
--------clip.py(5KB)
--------model.py(15KB)
----operators.py(3KB)
----stylegan2()
--------__init__.py(115B)
--------external_models()
--------models.py(49KB)
--------utils.py(22KB)
--------loss_fns.py(11KB)
--------convert_from_tf.py(18KB)
--------project.py(12KB)
--------modules.py(60KB)
--------metrics()
--------train.py(44KB)
----assets()
--------bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz(1.29MB)
----gpt2_images()
--------harmonica.jpeg(18KB)
--------harp.jpeg(211KB)
--------dog.jpeg(113KB)
--------knot.jpeg(99KB)
--------teapot.jpeg(81KB)
--------telephone.jpeg(153KB)
--------radio_telescope.jpeg(135KB)
--------zebra.jpeg(169KB)
--------goldfish.jpeg(36KB)
----gpt2()
--------sample.py(1KB)
--------utils.py(2KB)
--------config.py(829B)
--------weights()
--------model.py(8KB)
--------encoder.py(4KB)
----LICENSE(34KB)
----problem.py(1KB)
----models.py(4KB)
----utils.py(618B)
----README.md(4KB)
----config.py(5KB)
----download-weights.sh(1KB)
----latent.py(2KB)
----generator.py(3KB)

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