本文大量参考英文文献UnderstandingLatentSpaceinMachineLearning，并给出一些个人浅显的理解。本意在记录，其次在分享。1.什么是潜在编码？事实上，接触过深度学习或机器学习，应该就算是接触过潜在编码。潜在编码我的理解就是一种降维或者说是压缩，旨在用更少的信息去表达数据的本质。上图是一个简单的encoder-decoder架构，如果把整个网络看成一个花瓶，最细的地方则称之为瓶颈。我们知道，压缩一般都是有损的，这里也不例外，但如果损失的是噪声或者是无用信息是我们最喜欢的了（这样就可以达到信息压缩的目的）通过encoder压缩之后，更重要的是恢复，我们理应认为，能恢

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍带大家一步步搭建自己的stablediffusionmodels。目录背景设置仔细研究文本到嵌入pipeline

原文链接1.程序讲解（1）香草编码器在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。input_size=784hidden_size=64output_size=784x=Input(shape=(input_size,))#Encoderh=Dense(hidden_size,activation='relu')(x)#Decoderr=Dense(o

文章目录概述相关工作3D形状合成使用2D监督的text-to-3D任务方法前置知识LDMScoreDistillationLatentNeRF文本引导RGBrefinementSketch-ShapeGuidance对于显式形状的Latent-Paint实验实验细节文本引导的生成RGBRefinementTextual-InversionSketch-ShapeGuidanceLatent-Paint生成Limitations参考文献写在最后概述论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.07600.pdf这篇文章做的task可以简单分为三个：直接用文本生成3D；用一个所谓

简介github地址diffusionmodel明显的缺点是耗费大量的时间、计算资源，为此，论文将其应用于强大的预训练自编码器的潜在空间，这是首次允许在复杂性降低和细节保存之间达到一个近乎最佳的点，极大地提高了视觉保真度。通过在模型架构中引入交叉注意层，将扩散模型转化为强大而灵活的生成器，用于一般条件输入，如文本或包围框，并以卷积方式实现高分辨率合成。这种潜在扩散模型(LDMs)在图像修补和类条件图像合成方面取得了新的最先进的分数，并在各种任务上获得了极具竞争力的性能，包括文本到图像合成，无条件图像生成和超分辨率，同时与基于像素的DMs相比，大大降低了计算需求。由于扩散模型为空间数据提供了极好

我正在使用sklearn的NMF和LDA子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF和LDA)中的变换函数是否与R的主题模型中的后验函数相同(请参阅PredictingLDAtopicsfornewdata)。基本上，我正在寻找一个函数，它可以让我使用在训练集数据上训练的模型来预测测试集中的主题。我预测了整个数据集的主题。然后我将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型并使用该模型转换测试集。虽然预计我不会得到相同的结果，但比较这两个运行主题并不能向我保证转换函数与R的包具有相同的功能。非常感谢您的回复。谢谢 最佳答案

是否可以使用LDA在gensim中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA生成语料库中文档的低维表示。对于这种低d表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。 关于python-在gensim中使用LatentDirichlet分配算法进行聚类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6

LDM:在隐空间用diffusionmodel合成高质量的图片！[论文地址]High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels[github]https://github.com/compvis/latent-diffusion文章目录LDM:在隐空间用diffusionmodel合成高质量的图片！系列阅读1背景2方法2.1整体架构2.2更多细节2.2.1感知压缩的权衡2.2.2LDM的训练策略与预测2.2.3给生成过程引入控制信号参考文献系列阅读diffusionmodel（一）DDPM技术小结(denoisingdiffusionp

前言传送门：stablediffusion：Git｜论文stable-diffusion-webui：GitGoogleColabNotebook：GitkaggleNotebook：Git今年AIGC实在是太火了，让人大呼许多职业即将消失，比如既能帮忙写代码，又能写文章的ChatGPT。当然，还有AI绘画，输入一段文本就能生成相关的图像，stablediffusion便是其中一个重要分支。自己对其中的原理比较感兴趣，因此开启这个系列的文章来对stablediffusion的原理进行学习（主要是针对“文生图”[texttoimage]）。上述的stable-diffusion-webui是AU

其实仔细看一些代码也是非常有收获的。DeepPhase那里基本上跟踪到了输入，输出，和测试时的后处理过程HumanML3D目前的疑惑点在系数的全局旋转，是在是搞不清楚。问了问题果然是区别对待的就是为了faceZ+。存储的global这个应该是个逆。然后后面的速度，应该也是局部的速度raw_pose_processing.pyamass_to_pose：这个函数主要就是把系数转成了3D关键点，并且对于关键点做一个绕着x轴顺时针90度的旋转。生成文件带有M的，是做了动作的镜像。motion_representation.pyuniform_skeleton:这个函数主要就是对齐骨骼，tgt这个是随