【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

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

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

GeneralizingLinearClassification假设我们有如上图的trainingdata，注意到此时\(\mathcal{X}\subset\mathbb{R}^{2}\)。那么decisionboundary\(g\)：\[g(\vec{x})=w_{1}x_{1}^{2}+w_{2}x_{2}^{2}+w_{0}\]即，decisionboundary为某种椭圆，例如：半径为\(r\)的圆（\(w_{1}=1,w_{2}=1,w_{0}=-r^{2}\)），如上图中的黑圈所示。我们会发现，此时decisionboundarynotlinearin\(\vec{x}\)。但

GeneralizingLinearClassification假设我们有如上图的trainingdata，注意到此时\(\mathcal{X}\subset\mathbb{R}^{2}\)。那么decisionboundary\(g\)：\[g(\vec{x})=w_{1}x_{1}^{2}+w_{2}x_{2}^{2}+w_{0}\]即，decisionboundary为某种椭圆，例如：半径为\(r\)的圆（\(w_{1}=1,w_{2}=1,w_{0}=-r^{2}\)），如上图中的黑圈所示。我们会发现，此时decisionboundarynotlinearin\(\vec{x}\)。但

Theperceptronalgorithmanditsmistakebound.

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

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