最近AI绘图非常火，只需要输入文本就能得到令人惊艳的图。举个例子，输入 “photoofagorgeousyoungwomaninthestyleofstefankosticanddavidlachapelle,coy,shy,alluring,evocative,stunning,awardwinning,realistic,sharpfocus,8khighdefinition,35mmfilmphotography,photorealistic,insanelydetailed,intricate,elegant,artbystanleylauandartgerm” 得到:输入“temp
【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！_哔哩哔哩_bilibili【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！共计2条视频，包括：[论文代码阅读]Tune-A-Video_One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成新加坡国立大学、腾讯、3连等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1q24y1V79k/?spm_id_fr
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目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理 2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集2.2对违约情况进行饼图可视化，查看其占比情况 2.3对数据中的年龄情况进行可视化分析 2.4对数据中的工龄情况进行可视化分析 2.5对收入可视化分析 2.6对各负债情况进行可视化查看 2.7根据皮尔森系数，得到与违约相关性较高的特征如下表所示 2.8进一步探查负债率、信用卡负债、工龄这3类与违约的关系2.8.1负债率与违约关系2.8.2信用卡负债与违约关系2.8.3工龄与违约关
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ICLR2022/扩散模型/语义分割：基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficientsemanticsegmentationwithdiffusionmodels0.摘要1.概述2.相关工作2.1.扩散模型2.2.基于生成模型的图像分割2.3.区分性任务生成模型的表征3.扩散模型表示3.1.表征分析3.2.基于DDPM的FEW-SHOT语义分割表示4.实验4.1.讨论5.结论附录A.预测性能的演变B.DATASETDDPM&DATASETGANC.训练设置D.每一类的IoUsE.数据集细节E.1.类别名E.2.类别的统计数据F.从MAE中提取表示论文下载开源代码0.摘要去噪扩散概
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在我把所有的坑都踩了一遍之后，决定记录一下linux上的StableDiffusionwebui是怎么搞的。前提条件已安装CUDA已安装git已安装Anaconda直接安装Anaconda不要指望Linux自带的Python。虽然Linux自带的Python，但是缺胳膊少腿，所以还是直接用了conda。捣鼓好StableDiffusionWebUI需要的环境创建并激活进入虚拟环境：condacreate-nwebuipython=3.10.6condaactivatewebui成功进入虚拟环境之后就可以开搞了。下载StableDiffusionWebUI从github上下载，终端中输入：git
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1、Latentspace隐空间是压缩数据的一个表示。数据压缩的目的是学习数据中较重要的信息。以编码器-解码器网络为例，首先使用全卷积神经网(FCN)络学习图片特征，我们将特征提取中对数据的降维看作一种有损压缩。但是由于解码器需要重建(reconstruct)数据，所以模型必须学习如何储存所有相关信息并且忽略噪音。所以压缩（降维）的好处在于可以去掉多余的信息从而关注于最关键的特征。2、AutoEncoder和VAEAutoEncoder:(1)AE是一个预训练的自编码器，自编码器的目的是数据降维，其优化目标是通过编码器压缩数据，再通过解码器还原数据，使得输入输出的数据尽量相同(2)理论上来说对
