AIGC-文生视频
stable diffusion的前传:
轻松理解 VQ-VAE:首个提出 codebook 机制的生成模型 - 知乎近两年,有许多图像生成类任务的前沿工作都使用了一种叫做"codebook"的机制。追溯起来,codebook机制最早是在VQ-VAE论文中提出的。相比于普通的VAE,VQ-VAE能利用codebook机制把图像编码成离散向量,为图…https://zhuanlan.zhihu.com/p/633744455
VQGAN是一个改进版的VQVAE,它将感知误差和GAN引入了图像压缩模型,把压缩图像生成模型替换成了更强大的Transformer。相比纯种的GAN(如StyleGAN),VQGAN的强大之处在于它支持带约束的高清图像生成。VQGAN借助NLP中"decoder-only"策略实现了带约束图像生成,并使用滑动窗口机制实现了高清图像生成。虽然在某些特定任务上VQGAN还是落后于其他GAN,但VQGAN的泛化性和灵活性都要比纯种GAN要强。它的这些潜力直接促成了Stable Diffusion的诞生。
如果你是读完了VQVAE再来读的VQGAN,为了完全理解VQGAN,你只需要掌握本文提到的4个知识点:VQVAE到VQGAN的改进方法、使用Transformer做图像生成的方法、使用"decoder-only"策略做带约束图像生成的方法、用滑动滑动窗口生成任意尺寸的图片的思想。
VQGAN 论文与源码解读:前Diffusion时代的高清图像生成模型 - 知乎2022年中旬,以扩散模型为核心的图像生成模型将AI绘画带入了大众的视野。实际上,在更早的一年之前,就有了一个能根据文字生成高清图片的模型——VQGAN。VQGAN不仅本身具有强大的图像生成能力,更是传承了前作VQVA…https://zhuanlan.zhihu.com/p/637705399?utm_id=0
改进版的vqgen:maskgit
[CVPR2022]MaskGIT: Masked Generative Image Transformer阅读笔记 - 知乎arxiv: MaskGIT: Masked Generative Image Transformergithub: google-research/maskgit: Official Jax Implementation of MaskGIT (github.com)笔记链接: https://occipital-aphid-dee.notion.site/MaskGIT-Ma…https://zhuanlan.zhihu.com/p/618235198
stable diffusion:
stable diffusion原理解读通俗易懂,史诗级万字爆肝长文,喂到你嘴里 - 知乎个人网站一、前言(可跳过)hello,大家好我是 Tian-Feng,今天介绍一些stable diffusion的原理,内容通俗易懂,因为我平时也玩Ai绘画嘛,所以就像写一篇文章说明它的原理,这篇文章写了真滴挺久的,如果对你有用…https://zhuanlan.zhihu.com/p/634573765
文生图相关的一些原理:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/645939505前言传送门: stable diffusion:Git|论文 stable-diffusion-webui:Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui:Git kaggle Notebook部署stable-diffusion-webui:Git今年AIGC实在是太火了,让人大呼…https://zhuanlan.zhihu.com/p/645939505
stable diffusion的相关介绍与代码展示:CLIP text encoder、UNet、文生图、文生视频、inpainting
https://zhuanlan.zhihu.com/p/617134893通向AGI之路码字真心不易,求点赞! https://zhuanlan.zhihu.com/p/6424968622022年可谓是 AIGC(AI Generated Content)元年,上半年有文生图大模型DALL-E2和Stable Diffusion,下半年有OpenAI的文本对话大模型Ch…https://zhuanlan.zhihu.com/p/617134893
AnimateDiff:
https://blog.csdn.net/qq_41994006/article/details/132011849
https://blog.csdn.net/shadowcz007/article/details/131757666
https://www.zhihu.com/pin/1685665464804700161
部署:https://blog.csdn.net/weixin_51330846/article/details/133795764
https://huggingface.co/guoyww/animatediff/discussions/5
Dreambooth
https://zhuanlan.zhihu.com/p/620577688这个系列会分享下stable diffusion中比较常用的几种训练方式,分别是Dreambooth、textual inversion、LORA和Hypernetworks。在 https://civitai.com/选择模型时也能看到它们的身影。本文该系列的第一篇Dreambooth1…https://zhuanlan.zhihu.com/p/620577688
Reuse-And-Diffuse
ReuseAndDiffuse笔记-CSDN博客文章浏览阅读111次。Long video classification datasets:一些较长的视频,如VideoLT数据集,用MiniGPT-4等大模型,来先分类出哪些帧是可以剪出来用的,然后再理解这些帧。平常的stable-diffusion,是图片的解码器,这样的话帧间还是有差别的,文章在解码器中间也加入了Temp-Conv,以提高帧间的连贯性。对于Unet,每层都加入两个可训练的,包含时间维度的层,Temp-Conv是针对视频数据的三维卷积,Temp-Attn是时间维度上的注意力机制。https://blog.csdn.net/pc9803/article/details/134131805?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134131805%22%2C%22source%22%3A%22pc9803%22%7D
phenaki
GitHub - lucidrains/phenaki-pytorch: Implementation of Phenaki Video, which uses Mask GIT to produce text guided videos of up to 2 minutes in length, in PytorchImplementation of Phenaki Video, which uses Mask GIT to produce text guided videos of up to 2 minutes in length, in Pytorch - GitHub - lucidrains/phenaki-pytorch: Implementation of Phenaki Video, which uses Mask GIT to produce text guided videos of up to 2 minutes in length, in Pytorchhttps://github.com/lucidrains/phenaki-pytorchhttps://huggingface.co/obvious-research/phenaki-cvivit/tree/main
https://huggingface.co/obvious-research/phenaki-cvivit/tree/main
【项目部署调试】 AnimateDiff-CSDN博客文章浏览阅读674次。717行,原来是直接改为路径本来,一切到这就结束了,可是726行却总是报错原本是百思不得其解,知道在 github 的 issue 里的某个问题的某个评论看到了改为OK ,结束,跑起来了~p.s. 按照默认的16帧跑要12G显存。https://blog.csdn.net/weixin_51330846/article/details/133795764
maskgit
自回归解码加速64倍,谷歌提出图像合成新模型MaskGIThttps://m.thepaper.cn/baijiahao_17087787
[CVPR2022]MaskGIT: Masked Generative Image Transformer阅读笔记 - 知乎arxiv: MaskGIT: Masked Generative Image Transformergithub: google-research/maskgit: Official Jax Implementation of MaskGIT (github.com)笔记链接: https://occipital-aphid-dee.notion.site/MaskGIT-Ma…https://zhuanlan.zhihu.com/p/618235198
ViViT
ViViT: A Video Vision Transformer阅读和代码 - 知乎文章地址: https://arxiv.org/pdf/2103.15691.pdf文章代码: https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/vivit依旧是Google的作品,Google算法上确实是领跑世界。在视频理解上使用了T…https://zhuanlan.zhihu.com/p/506607332(动作分类篇)ViViT: A Video Vision Transformer - 知乎在阅读完VT综述后的第一篇正式的视频理解论文阅读笔记,ViViT作为纯transformer结构,在动作分类方向提出了四个模型,以及不同的embedding和参数初始化方式等等,并且做了丰富的实验。接下来直接从模型介绍开始总…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/505287712【ViViT】A Video Vision Transformer 用于视频数据特征提取的ViT详解_vit 视频_萝卜社长的博客-CSDN博客文章浏览阅读2.5k次,点赞5次,收藏36次。VIVIT详解_vit 视频
https://blog.csdn.net/lym823556031/article/details/127939000
IQA--VQA
不同的图像质量评价指标(IQA)_LanceHang的博客-CSDN博客文章浏览阅读800次。NRQM(Non-Reference Quality Metric)是一种非参考图像质量评价指标,用于自动评估图像的质量,而不需要参考图像(即原始或真实图像)。总的来说,NIMA 是一种基于深度学习的图像质量评价方法,它利用深度CNN模型从图像中提取特征,并能够输出图像的质量分数,使其成为自动化图像质量评估的有力工具。LPIPS 在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用,特别是在图像生成、超分辨率、图像风格迁移等任务中,用于评估生成的图像与原始图像之间的相似性和质量。https://blog.csdn.net/LanceHang/article/details/132802874
相关文章:
AIGC-文生视频
stable diffusion的前传: 轻松理解 VQ-VAE:首个提出 codebook 机制的生成模型 - 知乎近两年,有许多图像生成类任务的前沿工作都使用了一种叫做"codebook"的机制。追溯起来,codebook机制最早是在VQ-VAE论文中提出的。相比…...
java中Collectors.groupingBy返回实例?
在Java中,Collectors.groupingBy()是一个用于对流元素进行分组的收集器。它可以根据指定的分类函数对流元素进行分组,并返回一个Map对象,其中键是分组的标准,值是属于相应组的元素列表。 下面是一个使用Collectors.groupingBy()方…...
uniapp打包的h5项目多了接口调用https://api.next.bspapp.com/client
产生跨域问题。 这个实际上是因为该项目在manifest.json文件中勾选了‘uni统计配置’导致的,取消勾选就可以了。 如果是小程序项目,在小程序开发者工具中添加可信任域名就可以了。 可以看看下面这个链接内容 uni-app H5跨域问题解决方案(…...
探索跨境建站:如何借助软骨鱼SaaS平台快速搭建独立站
随着全球电子商务的蓬勃发展,作为一名资深的跨境电商从业者,我深知跨境建站服务需要与时俱进,不断迈向更高效、更智能的2.0时代。今天,我想和大家分享一个让我眼前一亮的解决方案——软骨鱼SaaS平台,这个平台彻底颠覆了…...
C语言-字符串输入输出
字符串赋值 char *t “title”;char *s;s t;并没有产生新的字符串,只是让指针s指向了t所指的字符串, 对s的任何操作就是对t做的 字符串输入输出 char string[8];scanf(“%s”, string);printf(“%s”, string);scanf读入一个单词(到空格…...

OpenHarmony 设备启动Logo和启动视频替换指南
前言 OpenHarmony源码版本:4.0release 开发板:DAYU / rk3568 一、Logo替换 替换其中的logo.bmp 和 logo_kernel.bmp文件 注意事项: 1、图片的分辨率需要和设备匹配 2、如果是非首次编译(存在缓存)需要将out目录删…...

Python中函数添加超时时间,Python中signal使用
from time import time, sleepimport signal# 模拟要删除5条数据,中间有超时的i 5# 超时后执行的方法def timeout_handler(signal, frame):# 引发异常raise TimeoutError("删除第" str(i) "条,超时!")# 或者执行其他操作,不往外抛异常(超时的函数不会被…...

【C语言】递归详解
目录 1.前言2. 递归的定义3. 递归的限制条件4. 递归举例4.1 求n的阶乘4.1.1 分析和代码实现4.1.2 画图演示 4.2 顺序打印一个整数的每一位4.2.1 分析和代码实现4.2.2 画图推演 4.3 求第n个斐波那契数 5. 递归与迭代5.1 迭代求第n个斐波那契数 1.前言 这次博客内容是与递归有关&…...

NSSCTF 文件上传漏洞题目
目录 [SWPUCTF 2021 新生赛]easyupload1.0 [SWPUCTF 2021 新生赛]easyupload2.0 [SWPUCTF 2021 新生赛]easyupload3.0 [SWPUCTF 2021 新生赛]easyupload1.0 这是一个文件上传漏洞的题目 我们的思路是上传一句话木马,用工具进行连接 先编写一句话木马 将文件后缀…...

layui+ssm实现数据表格双击编辑更新数据
layui实现数据表格双击编辑数据更新 在使用layui加载后端数据请求时,对数据选项框进行双击即可实现数据的输入编辑更改 代码块 var form layui.form, table layui.table,layer parent.layer undefined ? layui.layer : parent.layer,laypage layui.laypag…...

windows下DSS界面本地集成linkis管理台
说明:当前开发环境为windows,node版本使用16.15.1。启动web时,确保后端服务已准备就绪。 1.linkis web编译 #进入项目WEB根目录 $ cd linkis/linkis-web #安装项目所需依赖 $ npm install参考官方编译说明,windows下编译一直异常…...

基于PaddleSeg开发的人像抠图web api接口
前言 基于PaddleSeg开发的人像抠图web api接口,提取官方代码,适配各种系统,通过api的接口进行访问。 环境要求 1、Python3.7以上 2、源码(文章最后下载) 源码结构 测试module.py中添加如下代码: if __na…...

Python---面向对象的基本概念
对象 对象,object,现实业务逻辑的一个动作实体就对应着OOP编程中的一个对象! 所以:① 对象使用属性(property)保存数据!② 对象使用方法(method)管理数据! …...

cv2.threshold 图像二值化
图像二值化 whatparameters示例 what cv2.threshold是OpenCV中用于进行图像二值化的函数。它的作用是将输入图像的像素值转换为两个可能的值之一,通常是0(黑色)或255(白色),根据一个设定的阈值。图像二值化…...

CRM:提升营销效果的关键
一场成功的营销活动,可以帮助企业扩大知名度,获取大量的优质商机。作为专业的管理软件,CRM系统同样具备营销管理的能力,帮助企业实现营销活动的规划、执行和监控,提高营销效果。下面说说,CRM营销自动化对企…...
AIGC: 关于ChatGPT中基于API实现一个StreamClient流式客户端
Java版GPT的StreamClient 可作为其他编程语言的参考注意: 下面包名中的 xxx 可以换成自己的代码基于java,来源于网络,可修改成其他编程语言实现参考前文: https://blog.csdn.net/Tyro_java/article/details/134748994 1 )核心代码结构设计 …...

FutureTask
1. 作用 异步操作获取执行结果取消任务执行,判断是否取消执行判断任务执行是否完毕 2. demo public static void main(String[] args) throws Exception {Callable<String> callable () -> search();FutureTask<String> futureTasknew FutureTask&…...

【力扣热题100】207. 课程表 python 拓扑排序
【力扣热题100】207. 课程表 python 拓扑排序 写在最前面207. 课程表解决方案:判断是否可以完成所有课程的学习方法:拓扑排序实现步骤Python 实现性能分析结论 写在最前面 刷一道力扣热题100吧 难度中等 https://leetcode.cn/problems/course-schedule…...

【滑动窗口】LeetCode2953:统计完全子字符串
作者推荐 [二分查找]LeetCode2040:两个有序数组的第 K 小乘积 本题其它解法 【离散差分】LeetCode2953:统计完全子字符串 题目 给你一个字符串 word 和一个整数 k 。 如果 word 的一个子字符串 s 满足以下条件,我们称它是 完全字符串: s 中每个字符…...
base64转PDF
今天做皖事通的对接,下载电子证照后发现回传的是base64,调试确认是个麻烦事,网上搜了一下没有base64转PDF的在线预览功能,只能自己写个调试工具了,以下是通过纯JS方式写的代码,可直接拿去使用: …...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)
一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

网站指纹识别
网站指纹识别 网站的最基本组成:服务器(操作系统)、中间件(web容器)、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些?举个例子:发现了一个文件读取漏洞,我们需要读/etc/passwd,如…...

使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程 目录 WebRTC简介 基础概念 工作原理 开发环境搭建 基础实践 三个实战案例 常见问题解答 1. WebRTC简介 1.1 什么是WebRTC? WebRTC(Web Real-Time Communication)是一个支持网页浏览器进行实时语音…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!
本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架,该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力,仅需单个正常样本和文本描述,即可生成逼真且多样化的异常样本,有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题,为工业质检、医疗影像…...

stm32wle5 lpuart DMA数据不接收
配置波特率9600时,需要使用外部低速晶振...