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tune a video:one-shot tuning of image diffusion models for text-to-video generation

【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

tune a video:one-shot tuning of image diffusion models for text-to-video generation

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【论文阅读】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images

文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器,因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型,可以被3D渲染引擎消耗,用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术,2D生成对抗网络结合起来,从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法:直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术:用2D图像渲染模型,从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条,就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024

【论文阅读】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images

文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器,因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型,可以被3D渲染引擎消耗,用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术,2D生成对抗网络结合起来,从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法:直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术:用2D图像渲染模型,从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条,就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024

Tencent AI Lab and its NLP Development in Text Understanding, Text Generation, and Machine T

Duringthelastdecadeorso,artificialintelligence(AI)hasexperiencedarenaissance,withsubstantialtechnologicaladvancementsalsoarisinginnaturallanguageprocessing(NLP).Inadditiontospawningmoredigitalscenarioapplications,suchaschatbotsandintelligentwriting,advancesinNLPhaveresultedindramaticimprovementsinma

Tencent AI Lab and its NLP Development in Text Understanding, Text Generation, and Machine T

Duringthelastdecadeorso,artificialintelligence(AI)hasexperiencedarenaissance,withsubstantialtechnologicaladvancementsalsoarisinginnaturallanguageprocessing(NLP).Inadditiontospawningmoredigitalscenarioapplications,suchaschatbotsandintelligentwriting,advancesinNLPhaveresultedindramaticimprovementsinma

Spring Boot Event 观察者模式,轻松带你实现业务解耦!

写在最前实际业务开发过程中,业务逻辑可能非常复杂,核心业务+N个子业务。如果都放到一块儿去做,代码可能会很长,耦合度不断攀升,维护起来也麻烦,甚至头疼。还有一些业务场景不需要在一次请求中同步完成,比如邮件发送、短信发送等。MQ确实可以解决这个问题,但MQ重啊,非必要不提升架构复杂度。针对这些问题,我们了解一下SpringEvent。SpringEvent同步使用SpringEvent(ApplicationEvent)其实就是一个观察者设计模式,一个Bean处理完成任务后希望通知其它Bean或者说一个Bean想观察监听另一个Bean的行为。推荐一个SpringBoot基础实战教程:https:

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写在最前实际业务开发过程中,业务逻辑可能非常复杂,核心业务+N个子业务。如果都放到一块儿去做,代码可能会很长,耦合度不断攀升,维护起来也麻烦,甚至头疼。还有一些业务场景不需要在一次请求中同步完成,比如邮件发送、短信发送等。MQ确实可以解决这个问题,但MQ重啊,非必要不提升架构复杂度。针对这些问题,我们了解一下SpringEvent。SpringEvent同步使用SpringEvent(ApplicationEvent)其实就是一个观察者设计模式,一个Bean处理完成任务后希望通知其它Bean或者说一个Bean想观察监听另一个Bean的行为。推荐一个SpringBoot基础实战教程:https:

Generator(生成器),入门初基,Coroutine(原生协程),登峰造极,Python3.10并发异步编程async底层实现

普遍意义上讲,生成器是一种特殊的迭代器,它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程,则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态,在Python3.10中,原生协程的实现手段,就是生成器,或者说的更具体一些:协程就是一种特殊的生成器,而生成器,就是协程的入门心法。协程底层实现我们知道,Python3.10中可以使用async和await关键字来实现原生协程函数的定义和调度,但其实,我们也可以利用生成器达到协程的效果,生成器函数和普通函数的区别在于,生成器函数使用yield语句来暂停执行并返回结果。例如,下面是一个使用生成器函数实现的简单协程:defmy_corout

Generator(生成器),入门初基,Coroutine(原生协程),登峰造极,Python3.10并发异步编程async底层实现

普遍意义上讲,生成器是一种特殊的迭代器,它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程,则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态,在Python3.10中,原生协程的实现手段,就是生成器,或者说的更具体一些:协程就是一种特殊的生成器,而生成器,就是协程的入门心法。协程底层实现我们知道,Python3.10中可以使用async和await关键字来实现原生协程函数的定义和调度,但其实,我们也可以利用生成器达到协程的效果,生成器函数和普通函数的区别在于,生成器函数使用yield语句来暂停执行并返回结果。例如,下面是一个使用生成器函数实现的简单协程:defmy_corout