Spaces:
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6.2 | |
1. 修改 get_cosine_similarity(texts) | |
使其输入texts列表,一次查询所有query=texts[0] 和 texts[1:] 的相似度,避免query_similarity的重复计算 | |
2. query-text-image 文生图 | |
query-text --> texts --> similarity --> text_image.keys()[key_index]=image | |
3. query-text 文生文 | |
query-text --> texts --> similarity --> pkl.keys()[key_index]=value | |
6.4 | |
add embedding maps | |
update text.py | |
6.6: | |
app.py 与 app_with_text_preload.py异同 | |
- update get_embedding(): 添加num_steps, 支持指定文本截断长度 | |
- add read_text():抽取texts、预存embeddings | |
- add load(): 加载embeddings, 返回的是defaultdict | |
- update get_cosine_similarity: 更改输入格式为texts, text[0] = query_embed, 避免query_embed的重复计算, | |
更改计算机制,优先从pkl加载embeddings | |
- update retrieve_titles: 组装texts, 适应 similarity 计算 | |
- add text_to_text(): 文生文 | |
- add text_to_image(): 文生图 | |
所有需要embedding的地方,重构成list,传入 | |
to do list: | |
2. 把原有的图台词做个矩形框处理掉,再拿周围的进行修补,再加上匹配到的台词 |