背景 这是本教程第1部分的延续。在本部分中，我们将介绍文本工具，对齐以及在Sketch中使用导入的矢量图形。 文字和对齐方式 好吧，让我们打开插入菜单并写一些文字！ ? 添加文字 我写了“香蕉”。...选择文本后，查看屏幕右侧的Inspector。使字体大小为36，文本对齐中心和填充颜色为白色。 ? 编辑文字 如您所见，文本不是相对于矩形居中。要解决此问题，请按住Shift并同时选择矩形和文本。...这些是水平对齐和垂直对齐。 ? 水平和垂直对齐 现在让我们在页面的白色部分添加一些文本。我写道：“香蕉摊里总有钱。” ? 香蕉摊里总有钱。 我使用了24号Avenir，对齐中心。...确保在对齐设置中将其水平对齐到画板的中心。 导入向量 让我们学习如何导入矢量文件并进行编辑。我在The Noun Project下载了Will Deskins设计的可爱猴子图标。...在第3部分中了解如何导出文件 原文:http://megumi.co/learn/sketch2.htm
可控制的生成 除了大多数文本到图像生成中使用的图像描述（即文本部分）外，有时我们可能希望在某些场景中有额外的输入条件或输入通道，用户可以使用这些通道使生成变得更加简单，或更方便地表达他们实际想要绘制的内容...如何更好地遵循文本提示 虽然文本到图像模型是希望能够生成与输入文本提示在语义上相关的图像来进行训练的，但是当文本描述变得更复杂时，模型可能会选择忽略一些物体，或无法理解某些详细的属性描述，例如将颜色应用于错误的物体...也有一系列研究探讨如何使模型更严格地遵循输入的文本提示，为人们提供了一种更容易生成他们正在考虑的确切图像的方法。...在这项近期的研究中，作者试图探索是否可以从只包含文本词汇的文本扩展到所谓的有根的全局和区域描述的混合，其主要动机是看我们是否可以仅用文本描述图像的特定部分。...具体来说，这些提示对齐可能是我们使用一个大型多模态模型，例如代表性的 lava，获取生成的图像并生成一个描述，然后计算与输入提示的文本相似性，这产生了一个分数，基本上表明了生成图像和输入文本提示之间的语义对应关系
一、原文摘要作为一项具有挑战性的任务，文本到图像生成旨在根据给定的文本描述生成照片级真实感和语义一致的图像。现有的方法主要是从一个句子中提取文本信息来表示图像，文本表示对生成图像的质量影响很大。...问题的关键有两方面：如何构造属性存储库；如何学习具有属性和句子联合条件的图像生成器。...在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。...4.2.2、样本联合内存更新机制4.3、属性-图像对齐4.4、目标函数4.4.1、真实性鉴别这部分和DF-GAN相同，使用铰链损失作为对抗损失：4.4.2、多属性分类将多属性分类设置为辅助任务，让鉴别器学习识别给定图像中的多个属性...为了消除两个不同任务的学习过程中的偏差，使分类器能够在分类属性标签时区分真假,4.4.3、跨模态对齐作者合并了真实图像之间的所有对比度损失函数x 以及相应的文本嵌入{eses, eaea} 优化鉴别器
对齐（3D，图像，文本）这三种特征的预训练框架示意图 代码以及发布的大规模tri-modal的数据集(「ULIP - Objaverse Triplets」和「ULIP - ShapeNet Triplets...背景 3D理解是人工智能领域的重要组成部分，它让机器能像人类一样在三维空间中感知和互动。这种能力在自动驾驶汽车、机器人、虚拟现实和增强现实等领域都有着重要的应用。...ULIP的成功关键在于使用预先对齐的图像和文本编码器，如CLIP，它在大量的图像-文本对上进行预训练。 这些编码器将三种模态的特征对齐到一个统一的表示空间，使模型能够更有效地理解和分类3D对象。...，无需任何人工标注，使预训练过程和训练后的模型更加高效并且增强其适应性。...ULIP-2的方法包括为每个3D物体生成多角度不同的语言描述，然后用这些描述来训练模型，使3D物体、2D图像、和语言描述在特征空间对齐一致。
左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。...电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。...尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。...电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。...尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。
在4.1节以及图2中，作者简要描述了LLM如何处理三维场景信息，强调了如何将三维特征与语言对齐，以便通过LLM进行解释和推理，这对于后续章节是基础性的。...作者从展示LLM的世界知识（有时被称为“常识知识”）和推理能力如何提升3D任务的性能开始，这部分内容在4.2节中讨论。...这些模型不是将对齐的三维特征与LLM输入空间对齐，而是直接从三维数据生成文本描述，例如描述三维边界框、位置和关系，或者使用预存在的字幕。这些文本描述被输入到ChatGPT中。...这使得形状数据能够与文本和图像一同整合进T5语言模型[139]的多模态输入中。这种多模态表示使T5能够学习跨模态交互，例如文本到形状生成以及形状编辑/补全。...其发现驱动的跨模态对齐（DCMA）为新型目标定位和分类对齐3D和图像/文本特征。
例如，这种合并行为很有用，可以在使用默认字体系列和大小时使文本变为粗体。...TextAlign textAlign 文本应如何水平对齐enum： 值 说明 TextAlign.center 将文本对齐容器的中心。 TextAlign.end 对齐容器后缘上的文本。...TextAlign.right 对齐容器右边缘的文本。 TextAlign.start 对齐容器前缘上的文本。...String semanticsLabel 图像的语义描述，用于向Andoid上的TalkBack和iOS上的VoiceOver提供图像描述 talkback是一款由谷歌官方开发的系统软件,它的定位是帮助盲人或者视力有障碍的用户提供语言辅助..., maxLines: 2, // 图像的语义描述，用于向Andoid上的TalkBack和iOS上的VoiceOver提供图像描述 semanticsLabel
META 元素通常用于指定网页的描述，关键词，文件的最后修改时间，作者，和其他元数据。 元数据可以使用于浏览器（如何显示内容或重新加载页面），搜索引擎（关键词），或其他Web服务。...尝试一下 - 实例 HTML使用样式 本例演示如何使用添加到 部分的样式信息对 HTML 进行格式化。 本例演示如何使用样式属性做一个没有下划线的链接。...HTML 样式实例 - 文本对齐方式 使用 text-align（文字对齐）属性指定文本的水平与垂直对齐方式： 实例 文本对齐属性 text-align取代了旧标签 。...HTML 样式标签 标签 描述 定义文本样式 定义资源引用地址 已弃用的标签和属性 在HTML 4, 原来支持定义HTML元素样式的标签和属性已被弃用。...浮动图像 本例演示如何使图片浮动至段落的左边或右边。 设置图像链接 本例演示如何将图像作为一个链接使用。 创建图像映射 本例显示如何创建带有可供点击区域的图像地图。其中的每个区域都是一个超级链接。
这种方法选择性地保留语义相关的标记，使模型能够专注于与作者的模型特定功能（包括文本处理、标记比较和图像重建）对齐的图像关键区域，确保学习高级语义和详细视觉特征。...通过结合文本上下文，DetailCLIP增强了模型理解和强调与当前任务最相关的图像关键部分的能 作者提出了一种新的基于注意力的分词删除机制，该机制可以选择性地保留与对应文本描述以及详细定向任务具有强烈语义联系的分词...虽然这些方法通过提高表示学习和效率来增强原始CLIP模型，但它们主要关注的是图像和文本之间的全局对齐。...作者将图像随机缩放和裁剪，缩放后的尺寸在原始尺寸的50%和100%之间。这种增强策略应用于在线训练分支中的图像，使模型能够从同一图像的多样视角中学习。 对于教师部分，作者采用了稍有不同的方法。...尽管现有的模型如CLIP在全局上对图像和文本表示进行对齐方面表现出色,但它们通常无法捕捉到像图像分割和目标检测等任务所需的精细细节。
目前，多模态预训练中常见的学习任务包括图像文本对比（ITC）、掩码语言建模（MLM）、掩码视觉建模（MVM）和图像文本匹配（TM）。ITC 涉及通过对比学习构建正负样本对，将图像和文本对齐。...常见的仅包含编码器的模型包括 CLIP 和 ALBEF，它们适合图像-文本检索等任务，但并不适合图像描述等任务。编码器-解码器模型则包括 Transformer 的编码器和解码器部分。...这一阶段使 Qformer 学习如何快速从视觉编码器中提取与文本相关的特征。 将 Qformer 编码的向量插入到 LLM 中进行描述生成。...通过将图像-问题匹配模块和利用 UnifiedQAv2 作为 PLM，PNP-VQA 旨在提高生成的描述对 VQA 的相关性和准确性。这种策略使模型能够有效地利用图像和问题信息生成更相关的答案。...此外，图像描述生成模型需要推断图像中的对象之间的关系。图像描述生成可以用于为图像提供文本描述，这对盲人或视力障碍的用户特别有用。通过生成简短的文本描述，这些用户可以更好地理解和感知图像的内容。
展望未来，一个完整的智能视觉系统需要理解更细粒度的对象描述、对象部分。在本文中，我们提出了一种能够预测开放词汇对象及其部分分割的检测器。这种能力来自两种设计。...首先，我们在部分级、对象级和图像级数据的联合上训练检测器，以构建语言和图像之间的多粒度对齐。其次，我们通过与基础对象的密集语义对应将新对象解析成它的部分。...这两种设计使检测器能够在很大程度上受益于各种数据源和基础模型。...此外，我们展示了我们学习到的嵌入编码了广泛的视觉和语义概念（例如，子类别、颜色、形状、样式），并促进了细粒度的文本 3D 和图像 3D 交互。...由于它们与 CLIP 嵌入对齐，我们学习的形状表示也可以与现成的基于 CLIP 的模型集成，用于各种应用，例如点云字幕和点云条件图像生成。
这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 大模型正在实现语言和视觉的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。...重点介绍了一种新的两阶段训练策略，用于无描述多模态生成。单模态对齐阶段从大量文本图像对中获取高质量的文本对齐视觉特征。...方法概览 为了使大型语言模型具备多模态生成能力，研究者引入了一个结构化框架，将预训练好的多模态大型语言模型和文本到图像生成模型整合在一起。...多模态输出生成 为了使生成式 token 与生成模型精确对齐，研究者制定了一个用于维度匹配的紧凑型映射模块，并纳入了若干监督损失，包括文本空间损失和潜在扩散模型损失。...实验旨在解决几个关键问题： MiniGPT-5 能否生成可信的图像和合理的文本？ 在单轮和多轮交错视觉语言生成任务中，MiniGPT-5 与其他 SOTA 模型相比性能如何？
然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。 最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训练的模态对。...因此，ImageBind 只需要很少的训练就可以应用于各种不同的模态和任务。 ImageBind 是 Meta 致力于创建多模态 AI 系统的一部分，从而实现从所有相关类型数据中学习。...此外它还可以提供一种探索记忆的丰富方式，即组合使用文本、视频和图像来搜索图像、视频、音频文件或文本信息。...绑定内容和图像，学习单个嵌入空间 人类有能力通过很少的样本学习新概念，比如如阅读对动物的描述之后，就可以在实际生活中认出它们；通过一张不熟悉的汽车模型照片，就可以预测其引擎可能发出的声音。...这使得 ImageBind 将图像与同时出现的任何模态对齐，自然地使这些模态彼此对齐。热图和深度图等与图像具有强相关性的模态更容易对齐。
属性值 描述 visible 不剪切内容也不添加滚动条 hidden 不显示超过对象尺寸的内容，超出的部分隐藏掉 scroll 不管超出内容否，总是显示滚动条 auto 超出自动显示滚动条，不超出不显示滚动条...属性值 描述 default 小白 默认 pointer 小手 move 移动 text 文本 not-allowed 禁止 鼠标放我身上查看效果哦： <li style="cursor...3.2 去除图片底侧空白缝隙 原因： 图片或者表单等行内块元素，他的底线会和父级盒子的基线对齐。 就是图片底侧会有一个空白缝隙。...然而，一个网页中往往会应用很多小的背景图像作为修饰，当网页中的图像过多时，服务器就会频繁地接受和发送请求，这将大大降低页面的加载速度。...为了使各种特殊形状的背景能够自适应元素中文本内容的多少，出现了CSS滑动门技术。它从新的角度构建页面，使各种特殊形状的背景能够自由拉伸滑动，以适应元素内部的文本内容，可用性更强。
作者引入了一个上下文推理模块，使模型能够为检测到的异常生成文本解释，从而提高检测过程的可解释性和有效性。...该领域中最影响力的模型之一是CLIP（对比语言-图像预训练）[8]，它通过在共享嵌入空间中对齐图像及其对应的文字描述来预训练视觉模型和语言模型。...其架构利用了大规模的图像和文本数据集来学习语义对应关系，使它成为许多视觉-语言任务中高度通用的模型。...与主要集中在表示学习的CLIP不同，DALL·E探索了图像生成的创造性方面，利用大量带有配对图像和文本的数据集来学习如何根据文本输入生成新的图像。该模型激发了对视觉-语言领域生成任务的进一步研究。...该方法已被证明在需要细粒度视觉与文本模态对齐的任务中（如图像-文本检索和VQA）能够提高性能。
计算机视觉中目标检测的传统方法是识别图像中的物体。通过结合文本描述，作者提高了这个过程，提供了更好的上下文和准确性。MDETR模型通过将图像和文本数据结合，实现了更灵活的目标检测和分类。...关键的优化包括冻结预训练模型的 Backbone 部分并引入一个 "Deep Fusion Encoder" (DFE)，用共享参数表示文本和图像模态。...总损失是这两个组成部分的平均值： MDETR 的总训练损失结合边框损失（L1 和 GloU）、软文本标预测损失和对比对齐损失： 并且 其中 是作为如下方式的 L1 损失计算： 以及 是通用交集和 union...这种方法使得DFE可以在保持参数一致的同时在图像和文本模式之间切换。 设图像为给定图像的冻结ResNet的输出，文本描述为给定图像的文本描述RoBERTa的输出。...作者的目标是将文本描述映射到图像中的对应目标，以确保精确的目标检测和定位。
为了实现有效的MiniGPT-4，研究人员提出了一个两阶段的训练方法，先在大量对齐的图像-文本对上对模型进行预训练以获得视觉语言知识，然后用一个较小但高质量的图像-文本数据集和一个设计好的对话模板对预训练的模型进行微调...为了验证这点，研究人员选择固定住语言模型和视觉模型的参数，然后只用投影层将二者对齐：MiniGPT-4的语言解码器使用Vicuna（基于LLaMA构建），视觉感知部分使用与BLIP-2相同的视觉编码器。...预训练阶段 为了从大量对齐的图像-文本对中获取视觉-语言知识，研究人员把注入投影层的输出看作是对语言模型的软提示（soft prompt），促使它生成相应的ground-truth文本；并且预训练的视觉编码器和视觉编码器在预训练阶段始终保持参数不变...、对齐的图像-文本数据集。...在初始阶段，使用预训练后得到的模型来生成对给定图像的描述，为了使模型能够生成更详细的图像描述，研究人员还设计了一个符合Vicuna语言模型的对话格式的提示符。
important; overflow: hidden; } 5.合理内容和对齐项如何使用户遭受损失 当我们解决对齐问题时，我们喜欢使用对齐属性，如合理内容或对齐项目。...对齐属性会影响它们。 因此，当对齐主体的尺寸大于对齐容器的大小时，就会出现这种情况。在默认的对齐模式下，它会导致数据溢出和丢失。因此，用户将看到裁剪的元素。...起初，文本很短。但是，当我们使它更多，我们失去了标题和关闭按钮。 我们可以使用自动边距修复它，因为它使用额外的空间来对齐元素，不会导致溢出。看看元素是如何不再丢失的。...例如，如果手机的像素密度为 2 倍或更多，浏览器将使用 2x 描述器加载法拉利-640x480-2x.jpg图像。但是，如果它有1倍像素密度法拉利-640x480-1x图像将被加载。...不幸的是，他们中的许多人并没有试图描述图像，使视觉障碍的人能够理解图片的内容。
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