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          從CLIP應(yīng)用領(lǐng)會隱空間的魅力

          • 1 前言在前面所刊登的《從隱空間認(rèn)識CLIP 多模態(tài)模型》一文里,已經(jīng)闡述了CLIP 基于隱空間的運(yùn)作了。在本文里,將從商店柜臺的產(chǎn)品推薦應(yīng)用來說明:我們可以拿CLIP 的源代碼,搭配商家自有產(chǎn)品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text),來訓(xùn)練出企業(yè)自用的CLIP 小模型,同時也領(lǐng)會其幕后隱空間(Latent space) 的運(yùn)作及其效果。茲復(fù)習(xí)一下CLIP 的特性,它的目標(biāo)是透過大量圖片及文字描述,建立兩者間的對應(yīng)關(guān)系。其做法是利用ResNet50 等來萃取圖像的特征,并映射到隱空間(Latent
          • 關(guān)鍵字: 202311  CLIP  隱空間  

          細(xì)觀Diffusion隱空間里UNet的訓(xùn)練流程(一)

          • 在上一期里,您已經(jīng)領(lǐng)會Encoder 和Decoder 兩者的涵意和功能了。請您看看圖1 里,在兩者之間有個空間,通稱為:隱空間(latent space)。圖1 (來源https://arxiv.org/pdf/1909.11573.pdf)本期以SD(Stable Diffusion) 模型為例,來欣賞其隱空間里的架構(gòu)之美。由于Diffusion 隱空間里的主角是:UNet模型。于是,先來細(xì)觀Diffusion 隱空間里UNet模型的訓(xùn)練流程。1 簡介UNet模型在本專欄里,曾經(jīng)詳細(xì)介紹過AE(aut
          • 關(guān)鍵字: 202308  Diffusion  隱空間  UNet  

          從隱空間領(lǐng)會解碼器

          • 0 引言在上1 期里,您已經(jīng)領(lǐng)會( 理解)Encoder 的涵意和功能了。在本期里,就繼續(xù)來領(lǐng)會Decoder 的涵意和功能。由于這兩者是息息相關(guān)的。例如在Diffusion 模型里,就含有文本編碼器(text encoder)、圖像編碼器(image decoder)、以及解碼器(decoder) 等。于是,當(dāng)您已經(jīng)深入理解編碼器了,就能輕易繼續(xù)理解另一名詞:解碼器(Decoder)。茲回憶上1 期的說明:Encoder 負(fù)責(zé)從有招的世界,萃取( 過濾)& 沉淀于無招世界( 即AI 的潛藏空間)
          • 關(guān)鍵字: 202307  隱空間  解碼器  

          從隱空間理解編碼器(Encoder)

          • 1 前言當(dāng)我們在閱讀關(guān)于AIGC 的文章時,常常會看到Encoder和Decoder名詞。它們是AI( 即ML) 的核心模型,如果能深入理解它們的涵意和功能,就能更流暢地理解相關(guān)文章的內(nèi)容,以及圖示。例如,關(guān)于Diff usion( 擴(kuò)張模型) 的文章里??吹饺鐖D1。(圖1 來源https://www.joaoleal.com/how-stablediffusion-dall-e-2-and-midjourney-work)圖1 說明諸如Stable Diff usion 里,就含有文本編碼器(text
          • 關(guān)鍵字: 202306  隱空間  編碼器  

          從隱空間看AIGC生態(tài)的未來發(fā)展

          • 1 AIGC產(chǎn)業(yè)的革命性轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2023 年3 月期的連載中曾經(jīng)說明了,隨著AIGC潮流的發(fā)展,AI 模型將更為百花齊放,繁雜多樣,將導(dǎo)致管理成本急速升高。于是AI 模型的集裝箱(Container)角色就出來了。在未來數(shù)年內(nèi),凡是力求掌握隱藏空間,致力于開發(fā)控制軟件系統(tǒng),來有效管理AI 貨柜( 即隱藏空間) 者,將成為AIGC 時代的大贏家。君不見,近年來AIGC 領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入到大語言模型(LLM) 架構(gòu)& 多模態(tài) ( Multi-modal ) 時代。多模型AI能帶來的更豐富的創(chuàng)作內(nèi)容,帶給我
          • 關(guān)鍵字: 隱空間  AIGC生態(tài)  

          從NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解隱空間

          • 1? ?復(fù)習(xí):AIGC創(chuàng)作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中,我們曾經(jīng)說明在AIGC領(lǐng)域里,最近幾個很紅的圖像模型,例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等, 它們都是基于一種機(jī)制:擴(kuò)散(Diffusion)。經(jīng)由模型訓(xùn)練,操作隱空間(Latent space) 的向量,加上隨機(jī)輸入中合成新的數(shù)據(jù),呈現(xiàn)出令人驚奇的創(chuàng)作,推動了AI 組合的創(chuàng)新或創(chuàng)作。這意味著,關(guān)于AI 的生成或創(chuàng)作,大多會涉及隱空間的操作。現(xiàn)在先從一個基本問題出發(fā),這個問題是:為什么AI會創(chuàng)作
          • 關(guān)鍵字: 202303  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  隱空間  AIGC  

          迎接AIGC:掌握隱空間(一)

          • 1? ?前言上一期里我們曾經(jīng)談到AI 有3 種型:識別型AI、生成型AI、決策型AI。一般而言,2020 年之前,識別型AI 是主流;而在2020 年之后,生成型AI 和決策型AI 逐漸蔚為主流。尤其是生成型AI 模型,如長江后浪前浪,蒸蒸日上。因之,本期就來談?wù)勆尚虯I( 例如AIGC) 的魅力源頭:隱空間(Latent space)。愈擅長于操作隱空間向量(Vector),就愈能生成令人驚訝的創(chuàng)作。現(xiàn)在,我們就來認(rèn)識隱空間,建立扎實(shí)的基礎(chǔ),以便順暢迎向AIGC新潮流。2?
          • 關(guān)鍵字: 202301  AIGC  隱空間  
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          隱空間介紹

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