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VQGAN-CLIP:只是玩弄让 VQGAN+CLIP 在本地运行，而不必使用 colab

VQGAN-CLIP 概述 用于在本地运行 VQGAN+CLIP 的存储库。 这最初是 Katherine Crowson VQGAN+CLIP 派生的 Google colab 笔记本。 原笔记本： 一些示例图像： 环境： 在 Ubuntu 20.04 上测试 GPU：英伟达RTX 3090 典型的 VRAM 要求： 24 GB 用于 900x900 图像 10 GB 用于 512x512 图像 8 GB 用于 380x380 图像 设置 使用 Anaconda 创建具有先决条件的虚拟 Python 环境的示例设置： conda create --name vqgan python=3.9 conda activate vqgan pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.

画图软件.rar

精品软件工具，需要的可下载，均正常使用

CLIP模型资源分享[代码]

本文分享了OpenAI官方CLIP模型（clip-vit-large-patch14）的替代下载资源，针对官网下载速度慢的问题提供了百度网盘的下载链接和提取码（ewxd），方便用户快速获取该模型资源。资源由百度网盘超级会员v6分享，确保下载速度和稳定性。

Multilingual-CLIP

多语言CLIP 适用于任何语言的OpenAI CLIP文本编码器 ·· 概述 最近发布了一篇论文，《中 ，其中介绍了CLIP（对比语言-图像预训练）模型。使用对比学习目标，通过匹配文本和图像的相应矢量表示，训练该模型以使其连接文本和图像。 CLIP由两个单独的模型组成，一个视觉编码器和一个文本编码器。这些内容接受了高达4亿张的图像和相应的字幕的培训。此后，OpenAI发布了一组较小的CLIP模型，可以在上找到它们。 我们建议进行微调，以使用任何语言的预训练文本模型替换原始英语文本编码器。这种方法可以使强大的CLIP模型在大约24个GPU小时内适应任何语言。有关更深入的详细信息，请参见我们正在进行的。 该存储库包含 预训练的CLIP-Text编码器可支持多种语言 pytorch推断代码 + + 的图像标题的训练数据3M预先计算的CLIP文本编码 要求 尽管其他版本也可能工作得很好，但我