[Paper] [Хабр] [Model Card] [Colab] [Kaggle]
One Hyper-Modal Transformer can be creative as DALL-E and smart as CLIP
Russian Diffusion On Language Picture Hyper-modality (RuDOLPH) is a fast and light text-image-text transformer (350M GPT-3) designed for a quick and easy fine-tuning setup for the solution of various tasks: from generating images by text description and image classification to visual question answering and more. This model demonstrates the power of Hyper-modality Transformers.
(!!!) Hyper-modality means generalized multi-modal, e.g., model that consists of two multi-modal parts: text-2-image and image-2-text becomes text and image hyper-modality model
row - col - row - [last] conv
- 350M (RuDOLPH)
- 1.3B (In Progress)
- 4B (In Progress)
pip install rudolph==0.0.1rc8
Fine-Tuning example by @Alex Wortega
from rudalle import get_tokenizer, get_vae
from rudalle.utils import seed_everything
from rudalle.image_prompts import ImagePrompts
from rudolph.model import get_rudolph_model
from rudolph.pipelines import zs_clf, generate_codebooks, self_reranking_by_image, self_reranking_by_text, show, generate_captions, generate_texts
from rudolph import utils
device = 'cuda'
model = get_rudolph_model('350M', fp16=True, device=device)
model.to(device);
tokenizer = get_tokenizer()
vae = get_vae(dwt=False).to(device)text = 'старинный будильник многоугольной формы'
bs, images_num = 48, 48
top_k, top_p = 512, 0.9
with torch.no_grad():
codebooks = generate_codebooks(text, tokenizer, model, top_k=top_k, images_num=images_num, top_p=top_p, bs=bs)
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_text(text, codebooks, tokenizer, model, bs=bs)
images = vae.decode(codebooks[ppl_text.argsort()[:9]])
images = torchvision.utils.make_grid(images, nrow=3)
img = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(images)
img
generate_texts(
tokenizer,
model,
template='красивый пейзаж ',
top_k=32, top_p=0.8, texts_num=32, bs=32, seed=42
)[:8]
[{'text': 'красивый пейзаж и деревья в горах с синим небом и облаками в солнечный день. карпаты украина', 'ppl': 155.72},
{'text': 'красивый пейзаж с горным озером и красивым пейзажем на восходе солнца', 'ppl': 195.81},
{'text': 'красивый пейзаж с горными вершинами и чистым небом', 'ppl': 219.57},
{'text': 'красивый пейзаж с горами в тумане, покрывающими горы', 'ppl': 221.36},
{'text': 'красивый пейзаж и водопад в национальном парке пхутта в таиланде', 'ppl': 248.82},
{'text': 'красивый пейзаж с голубым небом и белым облаком', 'ppl': 260.76},
{'text': 'красивый пейзаж с рекой, горы и голубое небо', 'ppl': 273.1},
{'text': 'красивый пейзаж с зелеными деревьями и голубым небом', 'ppl': 286.22}]text = 'красивый пейзаж с озером и лесом на заднем плане'
images_num, bs = 256, 32
seed_everything(42)
codebooks = []
for top_k, top_p, images_num in [
(2048, 0.975, images_num),
(1536, 0.975, images_num),
(1024, 0.975, images_num),
]:
codebooks.append(generate_codebooks(text, tokenizer, model, top_k=top_k, images_num=images_num, top_p=top_p, bs=bs))
codebooks = torch.cat(codebooks)
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_text(text, codebooks, tokenizer, model, bs=bs)
with torch.no_grad():
images = vae.decode(codebooks[ppl_text.argsort()[:16]])
pil_images = utils.torch_tensors_to_pil_list(images)
show(pil_images, 8)
text = 'зимнее время года'
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_text(text, codebooks, tokenizer, model, bs=32)
with torch.no_grad():
images = vae.decode(codebooks[ppl_text.argsort()[:16]])
pil_images = utils.torch_tensors_to_pil_list(images)
show(pil_images, 8)
text = 'ночное время суток'
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_text(text, codebooks, tokenizer, model, bs=32)
with torch.no_grad():
images = vae.decode(codebooks[ppl_text.argsort()[:16]])
pil_images = utils.torch_tensors_to_pil_list(images)
show(pil_images, 8)
text = 'лодка с алыми парусами'
images_num = 1024
bs = 32
borders = {'up': 6, 'left': 4, 'right': 6, 'down': 2}
image_prompts = ImagePrompts(pil_img, borders, vae, device, crop_first=True)
seed_everything(42)
codebooks = []
for top_k, top_p, images_num in [
(1024, 0.99, images_num),
]:
codebooks.append(
generate_codebooks(text, tokenizer, model, top_k=top_k, images_num=images_num, top_p=top_p, bs=bs, image_prompts=image_prompts)
)
codebooks = torch.cat(codebooks)
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_text(
text,
codebooks,
tokenizer,
model,
bs=bs,
)
with torch.no_grad():
images = vae.decode(codebooks[ppl_text.argsort()[:16]])
pil_images = utils.torch_tensors_to_pil_list(images)
show(pil_images, 8)
Diffusion (TODO, see Colab)
texts = generate_captions(pil_img, tokenizer, model, vae, template='на картинке ', top_k=16, captions_num=128, bs=32, top_p=0.6, temperature=0.8, seed=43, limit_eos=False)
ppl_text, ppl_image = self_reranking_by_image(texts, pil_img, tokenizer, model, vae, bs=32, seed=42)
for idx in ppl_image.argsort()[:8]:
print(f'-{texts[idx]}')
-на картинке изображено - каяк с плавающей на нем женщиной
-на картинке - лодка с призраками
-на картинке корабль « », вид с воздуха
-на картинке лодка с парусом и 3d эффектом, вид с воздуха
-на картинке лодка с привидениями, вид сверху
-на картинке подводная лодка «акула», вид с воздуха
-на картинке изображено - надувная лодка с жестким дном
-на картинке с сайта esquire, изображен маленький красный корабль
-на картинке собака с длинными ушами, вид спереди
-на картинке собака с большими ушами и с длинными лапами, вид спереди
-на картинке собака с большими ушами и мордой собаки, вид спереди
-на картинке собака с белой гривой, вид спереди собака с коричневым цветом
-на картинке собака с большими ушами и собака с большими ушами, вид спереди
-на картинке собака с большими ушами и коричневым мехом, вид спереди
-на картинке собака с белой гривой, вид спереди собака с белой гривой
-на картинке собака с большими ушами и длинными ушами, вид спереди
-на картинке изображен жилой комплекс «арбат»
-на картинке видно здание с окнами в центре города
-на картинке изображен жилой дом с видом на улицу
-на картинке виднеется здание в центре города
-на картинке изображен вид на жилой комплекс, вид с улицы
-на картинке видна башня банка сбербанка
-на картинке изображен фасад здания с окнами в центре города
-на картинке виднеется здание с балконом
-на картинке мотоцикл иж юпитер вариант с мотором от иж юпитер, вид сзади
-на картинке мотоцикл с мотором и мотором с мотором от мотоцикла, вид сбоку
-на картинке изображен мотоцикл с кузовом из фильма «бэтмен против супермена», вид спереди
-на картинке велосипед с велосипедом в гараже, вид спереди
-на картинке мотоцикл с мотоциклом «мотоцикл» вид сзади, вид спереди
-на картинке велосипед с корзиной для покупок, вид сзади
-на картинке велосипед с мотором от мотоцикла иж юпитер вариант 2 варианта, вид сбоку
-на картинке мотоцикл с мотоциклом « », вид спередиimport base64
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
bs4_urls = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/sberbank-ai/ru-dolph/master/pics/pipelines/cats_vs_dogs_bs4.json').json()
f, ax = plt.subplots(2,4, figsize=(12,6))
for i, bs4_url in enumerate(bs4_urls):
pil_img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(bs4_url)))
classes = ['кошка', 'собака']
preds = zs_clf(
pil_img,
classes,
model,
tokenizer,
vae,
template = '{}',
)
ax[i//4, i%4].imshow(pil_img)
ax[i//4, i%4].set_title(preds['class'])
Linear Probe (TODO, see Colab)
- Alex Shonenkov: Github, Kaggle GM
- Michael Konstantinov: Mishin Learning, Transformer Community
@article{shonenkov2022ruDolph,
title = {RuDOLPH: One Hyper-Modal Transformer can be creative as DALL-E and smart as CLIP},
author = {Alex Shonenkov and Michael Konstantinov},
year = {2022},
eprint = {...},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.CL}
}
@misc{github2022ruDolph,
title = {RuDOLPH: One Hyper-Modal Transformer can be creative as DALL-E and smart as CLIP},
author = {Alex Shonenkov and Michael Konstantinov},
year = {2022},
howpublished = {\url{https://github.com/sberbank-ai/ru-dolph}},
}
