用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

Clip-Two – AngularJS Admin Dashboard Theme (卷一,共三卷)v2.0 angularjs 后台管理模板 及 HTML后台管理模板 Clip-Two is an advanced, responsive dashboard template built with AngularJS, the Superheroic JavaScript MVW Framework. This theme is mobile friendly and ready for you to customize it any way you want to use it. It comes with 5 complete themes: Clip-Two AngularJs Admin, Clip-Two AngularJs Admin RTL Version, Clip-Two jQuery Admin, Clip-Two jQuery Admin RTL and Clip-Two Frontend. AngularJS lets you extend HTML vocabulary for your application. The resulting environment is extraordinarily expressive, readable, and quick to develop.

文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现） 使用CLIP（对比图文预训练方法）提供的图文匹配度检测接口，使用huggingface基于Transformers的机器模型实现离线翻译，因此输入中英文均可检测。前端图形化界面使用PYQT开发,并使用了qdarkstyle进行优化 左边一栏是候选文字语句，右边一栏是对应每条文字语句的匹配度 支持中英文

在使用CLIP做图文匹配时，发现只能用多个文本语句和一张图片匹配，而我想实现多个图片与文本进行匹配，基于CLIP进行实现。从头到尾可一键执行的代码打包一起放在资源里。执行test.py即可抓取你想要数量的图片并从中筛选出最符合你搜索关键词的照片。

CLIP-GEN 是一个 Language-Free 的文本生成图像的方法，它不依赖图文训练样本，通过预训练 CLIP 模型的强大表征能力，只需要图片数据就可以训练出一个文本生成图像的模型。该方法的基本原理是：CLIP-GEN 首先会训练一个 VQ-GAN，把图片映射到离散空间；然后再训练一个 GPT 模型，把 CLIP embedding 映射到 VQ-GAN 的离散空间；由于在 CLIP 中，文本和图像共享一个特征空间，在 inference 的时候我们就可以通过同样的方法把文本映射到 VQ-GAN 的离散空间，然后 decode 为 RGB 图像。

此代码将栅格数据裁剪为多边形并计算一些统计信息。 目前的操作是： - 按区域聚合：对多边形内的所有像素求和。 值乘以像素和多边形的重叠区域。 - 按面积平均：平均多边形内的所有像素。 平均值是基于像素和多边形重叠区域的加权平均值-聚合：多边形内所有像素的总和，即使是部分像素也是如此。 - 平均：平均该区域内的所有像素，即使是部分像素。 - 多数：返回多边形内所有像素中出现频率最高的值（即使是部分像素）。 它使用matlab的“模式”功能。

CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization，CVPR2018 code

matlab开发-clip。将轮廓线和彩色图剪辑到远离不规则间隔观测或地面的位置。

DDPG+HER+Expert Data + action clip的注释版本，有自己的注视，是一个机械臂抓取的项目，能够成功运行。

CLIP：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision