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I3D笔记 I3D是一个视频理解模型，采用双流网络的架构，他的核心贡献是提出了如何对2d网络进行膨胀操作，同时提出了一个新的数据集 Kinetics 工作回顾 image.png 在以前，视频理解有三种做法 1. LSTM 2. 3D ConvNets 3. Two-Stream Networks（双流网络） Two-Stream Inflated 3D ConvNets 这篇文章提出的模型被

clip_interrogator教程 文字生成图片是近年来多模态和大模型研究的热门方向，openai提出的CLIP提供了一个方法建立起了图片和文字的联系，但是只能做到给定一张图片选择给定文本语义最相近的那一个，实际项目开发中我们总是需要从一张图片获取描述，感谢社区的活力，clip-interrogator应运而生。 受限于clip-interrogator 等于没有的文档，就有了这篇文章来写一些

虽然现在webui已经支持了ControlNet，但是如果我们需要单独抽出来ControlNet做一些项目就需要对ControlNet进行改造。同时我也想加入一些开源的工具让ControlNet更加有趣，例如clip_interrogator. 关于什么是Canny，Hough，可以看北邮鲁鹏老师的课程计算机视觉（本科）北京邮电大学 鲁鹏 如果你想在webui使用ControlNet，可以看我之前

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ControlNet笔记 作者的代码开源在GitHub。 想要体验ControlNet看我的文章 介绍 作者在文章开头先对当前大型text-to-image model提出了疑问：这种基于提示的控制是否满足我们的需求？例如在图像处理中，考虑许多具有明确问题公式的长期任务，这些大型模型能否被应用于促进这些特定任务？我们应该建立什么样的框架来处理广泛的问题条件和用户控制？在特定任务中，大型模型能否保持

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