论文阅读：EFFICIENTLYSCALINGTRANSFORMERINFERENCE原文链接：https://arxiv.org/abs/2211.05102Notes有挑战的环境：largedeepmodels,withtightlatencytargetsandlongsequencelengthsselectthebestmulti-dimensionalpartitioningtechniquesoptimizedforTPUv4slicesthelatencyandmodelFLOPSutilization(MFU)tradeoffson500B+parametermodelsmu
AIGC实战——扩散模型0.前言1.去噪扩散概率模型1.1Flowers数据集1.2正向扩散过程1.3重参数化技巧1.4扩散规划1.5逆向扩散过程2.U-Net去噪模型2.1U-Net架构2.2正弦嵌入2.3ResidualBlock2.4DownBlocks和UpBlocks3.训练扩散模型4.去噪扩散概率模型的采样5.扩散模型分析5.1生成图像5.2调整逆扩散步数5.3在图像之间进行插值小结系列链接0.前言与生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)一样，扩散模型是过去十年中最有影响力的生成模型技术之一。在许多基准测试中，当前的扩散模型已经超过了以往最
对于任何一门语言，单词在句子中的位置以及排列顺序是非常重要的，它们不仅是一个句子的语法结构的组成部分，更是表达语义的重要概念。一个单词在句子的位置或排列顺序不同，可能整个句子的意思就发生了偏差。举个例子来说：I donot likethestoryofthemovie,butI do likethecast.I do likethestoryofthemovie,butI donot likethecast.上面这两句话所使用的的单词完全一样，但是所表达的句意却截然相反。那么，引入词序信息有助于区别这两句话的意思。什么是位置编码 在transformer的encoder和decoder的输入层
MBTI+大模型=甜甜的恋爱？美国新年AI裁员潮；中国大模型人才分布图；20分钟览尽NLP百年；Transformer新手入门教程|ShowMeAI日报日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🉑GenAI是美国「2024年裁员潮」罪魁祸首吗？来看几组数据www.trueup.io/layoffs补充一份背景：👆上方链接是TrueUp网站关于科技行业裁员、招聘、股票等信息的汇总页面，其中「TheTechLayoffTracker」实时密切追踪着全球科技公司的裁员信息，覆盖大型科技公司、科技独角兽和初创公司等最近美国科技公司出现了新一轮的「裁员潮」。据TrueUp汇总，2
一文教你使用扩散模型生成音频使用扩散模型生成音频1.从预训练的音频扩散模型管线中进行采样2.如何将音频转换到频谱？3.微调管线4.训练循环将模型上传到HuggingFaceHub思考扩散概率模型在音频生成中的应用1.DiffWave2.VoiceGrad3.FastDiff补充——WaveNet参考资料音频扩散是罗伯特·达加维尔·史密斯（RobertDargavelSmith）的，它利用图像生成领域的最新进展，通过将音频样品
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如VAEs的后验分布对齐问题、GANs的不稳定性、EBMs的计算量大和NFs的网络约束问题。因此，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。扩散模型由两个过程组成：前向过程和反向过程。前向过程把数据转化为简单的先验分布，而反向过程则逆转这一变化，用训练好的神经网络模拟微分方程来生成数据。与其他模型相比，扩散模型提供了更稳定的训练目标和更好的生成效果。不过，扩散模型的采样过程伴随反复推理求值。这一过程面临着不稳定性、高维计算需求和复杂的似然性
@article{wang2022swinfuse,title={SwinFuse:Aresidualswintransformerfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Wang,ZhisheandChen,YanlinandShao,WenyuandLi,HuiandZhang,Lei},journal={IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement},volume={71},pages={1–12},year={2022},publisher={IEEE}}论文级别：SCIA2/
创建地图假设已经正确引入了高德地图，这里使用2.0版本，注意了，1.4.x版本的使用和2.x版本的使用方式不一样。有很多地方不兼容哦。话说3D效果这一块，高德是真比不上百度地图哦，要不是项目一直用的高德地图，怕影响数据，就真想换百度地图了。百度地图有很多地方，地级市县都有3D效果了，但是高德没有。高德只有省会城市有3D楼引入高德地图还需要加上Loca版本，plugin插件里面也要包含Map3D插件。可以参考这里[vue使用amap-jsapi-loader加载高德地图]然后我们创建地图。注意这次我们是要绘制3D楼房，所以初始化地图时必须指定viewMode:‘3D’这里还加个小小的效果，旋转地
前言真没想到，距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《Sora之前的视频生成发展史：从Gen2、EmuVideo到PixelDance、SVD、Pika1.0》)才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来(其开发团队包括DALLE3的4作TimBrooks、DiT一作BillPeebles、三代DALLE的核心作者之一AdityaRamesh等13人)，不但把同时段Google发布的Gemmi1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、自媒体(含公号、微博、博客、视频)做了大量的解读，也引发了圈内外的大量关注很多人因此认为，视频生成领域
▐摘要视频延展(VideoOutpainting)是对视频的边界进行扩展的任务。与图像延展不同，视频延展需要考虑到填充区域的时序一致性，这使得问题更具挑战性。在本文中，我们介绍了一个新颖的基于扩散模型的视频尺寸延展方法——分层遮掩3D扩散模型(HierarchicalMasked3DDiffusionModel,M3DDM)。通过遮掩建模的训练方法以及把全局视频片段引入交叉注意力层，该模型不仅能够通过引导帧的技术来保证在多次推理的视频片段中确保时序一致性，还能降低相邻帧之间的抖动。此外，我们还提出了一种混合由粗到细(HybridCoarse-to-Fine)的推理流程来减轻长视频延展中的错误累
