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AIGC 多模态模型图像分类与搜索 - 人工智能垂直领域工程项目案例库
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人工智能技术的发展已经引起了各行各业的广泛关注,而自动化智能化全流程也成为了发展方向之一。而在人工智能技术中,AIGC(Artificial Intelligence for Generalized Content)是一项颇具前景的技术。AIGC 可以通过机器学习技术训练 AI 模型,让其具备理解、生成、处理、解释和应用人类生成的任意类型内容的能力。在未来,AIGC 将有望通过使用 ChatGPT、GAN 等技术来实现更加智能的应用场景。 日前,微软公布了 Visual ChatGPT,这是一个开源的扩展,将人工智能对话系统与各种视觉基础模型联系起来,允许交换图像。目前,ChatGPT 不能生成或处理图像(跨象乘云将在后续发布无需借助第三方扩展,直接通过 ChatGPT 生成图像的指令);它只能描述它们,然后可以用稳定扩散、DALL-E 或 Midjourney 等工具来使用。但随着Visual ChatGPT项目的开展,人工智能系统获得了产生图像、进行编辑、删除对象和执行其他类似任务的能力。 Visual ChatGPT 不仅可以发送和接收语言,还可以发送和接收图像,提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令,这需要多个人工智能模型的协作和多步骤,提供反馈并要求纠正结果。 Github: https://github.com/microsoft/visual-chatgpt Paper: https://arxiv.org/abs/2303.04671 多模态指的是多种模态的信息,包括:文本、图像、视频、音频等。顾名思义,多模态研究的就是这些不同类型的数据的融合的问题。目前大多数工作中,只处理图像和文本形式的数据,即把视频数据转为图像,把音频数据转为文本格式。(Contrastive Language-Image Pre-Training)是一种在各种(图像、文本)对上训练的神经网络。它可以用自然语言指示,在给定图像的情况下预测最相关的文本片段,而无需直接优化任务,类似于 GPT-2 和 GPT-3 的 zero-shot 功能。本案例通过多模态模型对图像实现分类与搜索,使你了解 Visual ChatGPT 模型的底层原理。 ============================================= 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社】访问订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用。禁止用于二次销售、分发传播、课堂教学及培训用途。校企用户采购请通过微信公众号【跨象乘云】与客户经理联系。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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