Вопрос или проблема
Я ищу способ описать группу изображений в одном предложении. В качестве альтернативы, мне нужен способ концептуально усреднить группу изображений перед тем, как передать этот «концепт» (предположительно вектор признаков) обычной модели генерации подписей.
Почему?
Для оценки тренировки Lora. Было бы полезно протестировать обученную модель генерации на запросе, который соответствует набору данных в целом, вместо того чтобы выбирать подписи отдельных изображений или пытаться найти общее между ними. Более того, это также позволит создать единственный негативный запрос для проверки того, как модель ведет себя на запросах вне пределов своих возможностей.
Что я сделал до сих пор:
Я модифицировал существующий интеррогатор CLIP+BLIP для работы с наборами изображений (он также может производить негативы). Однако, хотя аннотирование CLIP позволяет усреднять признаки изображений перед их использованием для выбора лучшей подписи, это намного менее точно, чем подписи, произведенные BLIP, который работает только с одиночными изображениями. Мне нужна модель, которая будет принимать векторы признаков, как CLIP, чтобы я мог их предварительно обработать.
Ответ или решение
Устранение проблемы с описанием группы изображений для генерации единого промта
Введение
Вопрос о том, как эффективно описать группу изображений в одном предложении, становится все более актуальным в сфере искусственного интеллекта и глубокого обучения. В частности, задача встречи потребностей при оценке Lora тренировки требует нового подхода. В этой статье мы обсудим, как концептуально усреднить изображения и получить обобщенный вектор признаков, который можно использовать в модели генерации текстов.
Причина важности задачи
Для качественной оценки моделей генерации текста необходимо не только обрабатывать отдельные изображения, но и понимать общую концепцию набора данных. Это позволит:
- Создать обширный промт, отражающий сущность всего набора изображений.
- Упрощенно протестировать модель на "отклоняющемся" промте, который не соответствует спецификации обучающего датасета.
Принятые меры
Вы уже начали с модификации CLIP+BLIP интеррогатора для работы с изображениями в наборе, что является хорошим началом. Однако, как показывает ваш опыт, производительность на основании усредненных признаков CLIP ниже, чем у BLIP, который ограничивается обработкой единичных изображений.
Решение
-
Используйте VQGAN-CLIP для генерации объединяющего изображения: Современные методы генерации, такие как VQGAN-CLIP, позволяют создавать новое изображение, которое будет аналогом усредненного вектора всех входных изображений. Это позволит получить яркое и концептуальное представление всего набора.
-
Генерация фич-вектора с использованием автокодировщиков: Примените подход с автокодировщиками, которые могут обучаться на вашем наборе изображений, извлекая основные признаки и создавая обобщающий вектор, представляющий концепцию всего набора.
-
Комбинируйте текстовые аннотации: Рассмотрите возможность применения эвристических методов для создания текста. Например, вы можете использовать алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для создания представительного описания через объединение аннотаций каждого изображения.
-
Обучение модели на обобщенных данных: Настройте модель, подобную BLIP, чтобы принимать на вход усредненные фич-векторы и генерировать на их основе тексты. Это потребует большего объема данных для обучения, но позволит добиться лучшей производительности.
-
Создание "отклоняющихся" промтов: Используйте полученные векторы для создания негативных промтов через перебор всех возможных вариантов, отличающихся от усредненного вектора. Это может быть сделано путем генерации случайных векторов в пределах допустимых отклонений.
Заключение
Решение проблемы с описанием группы изображений для Lora тренировки требует сочетания современных технологий глубинного обучения и обработки естественного языка. Использование VQGAN-CLIP, совместно с подходом автокодирования и созданием гибридных текстов, значительно улучшит точность генерации. Ваши усилия по модификации существующих методов уже на верном пути, и предлагаемые подходы позволят продвинуться в решении данной задачи.
Эта методология обеспечит возврат к улучшенному количеству аннотированных данных, отражающих как уникальные черты, так и общее состояние всего набора изображений, что сделает генерируемые промты более точными и значимыми.