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面向视觉模型的提示工程 —— 3. 图像分割
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在由 Comet 的 Abby Morgan, Jacques Verre 和 Caleb Kaiser 所开设的“面向视觉模型的提示工程”课程中,你将学习如何为个性化图像生成、图像编辑、物体检测及分割进行模型的提示与微调。视觉模型的提示方式可能包括文本、点坐标或边界框,具体取决于所用的模型。同时,你还将掌握如何调整超参数来优化输出效果。 课程中将涉及的模型包括 Segment-Anything Model(SAM)、OWL-ViT 和 Stable Diffusion。你将特别学习如何对 Stable Diffusion 进行微调,以利用少量图像数据生成特定人物的个性化图像。例如,在一个多步骤的操作流程中,你将首先使用 OWL-ViT 根据文本提示识别目标物体,再将识别出的边界框传递给 SAM,用以生成分割掩码。之后,将此掩码输入 Stable Diffusion,根据文本提示替换原始图像中的物体,创造出新的图像。 掌握如何精确控制视觉模型的输出可能有些复杂,这门课程将向你详细介绍相关的提示和微调技术。 课程地址:https://deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-for-vision-models/
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