VIT就是VisionTransformer。目录1.Transformer在视觉领域上使用的难点：2.输入序列长度的改进3.VIT对输入的改进1.Transformer在视觉领域上使用的难点在nlp中，输入transformer中的是一个序列，而在视觉领域，需要考虑如何将一个2d图片转化为一个1d的序列，最直观的想法就是将图片中的像素点输入到transformer中，但是这样会有一个问题，因为模型训练中图片的大小是224*224=50176，而正常的bert的序列长度是512，是bert的100倍，这个的复杂度太高了。2.输入序列长度的改进如果直接输入像素点复杂度太高的话，就想着如何降低这部
好久没写文章了，终于想起来我有个博客账号系列。。项目已开源在github上。文章已滤敏，一切涉及语言模型名字的内容都以某语言模型代替提示：AI绘画部分建议6G显存以上。cqhttp用于接收群友消息，并回复消息。某语言模型基于这种对话式的语言模型，可以对用户的聊天进行响应。目前已额外支持glm离线模型某语言模型+stablediffusion从用户的聊天信息中提取绘画所需的关键词。SD衍生功能权重更换，VAE更换，Lora查询贴个群友生成的美图stablediffusion图生图功能，与文生图功能一样都是常用功能。某语言模型+vits让用户自己选择最喜欢的动漫或游戏声线，与自己对话深夜故事会系列
一、摘要VITS理论基础：https://github.com/jaywalnut310/vitsVITS工程实现：GitHub-rhasspy/piper:Afast,localneuraltexttospeechsystemVITS一键克隆，中英日三语，Plachtaa/VITS-fast-fine-tuningVITS中文模型，优质，分块流式推理，PlayVoice/vits_chineseVITS歌声转换，多人模型，PlayVoice/so-vits-svc-5.0二、起源2.1VITS-官方版本v1.02021年6月11日VITS论文和代码发布：论文：ConditionalVaria
过去十多年，AI的飞速发展主要是工程实践上的进步，AI理论并没有起到指导算法开发的作用，经验设计的神经网络依然是一个黑盒。而随着ChatGPT的爆火，AI的能力也被不断夸大、炒作，甚至到了威胁、绑架社会的地步，让Transformer架构设计变透明已刻不容缓！最近，马毅教授团队发布了最新研究成果，设计了一个完全可用数学解释的白盒Transformer模型CRATE，并在真实世界数据集ImageNet-1K上取得了接近ViT的性能。代码链接：https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/CRATE论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.01129在
【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解文章目录【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解前言ViT(VisionTransformer)讲解patchembeddingpositionalembeddingTransformerEncoderEncoderBlockMulti-headattentionMLP完整代码总结前言ViT是由谷歌公司的Dosovitskiy,Alexey等人在《AnImageIsWorth16x16Words:TransformersForImageRecognitionAtScale[ICLR2021]》【论文地址】一文中提出的模型，
SO-VITS-SVC4.0详细安装、训练、推理使用步骤本帮助文档为项目so-vits-svc4.0的详细中文安装、调试、推理教程，您也可以直接选择官方README文档撰写：Sucial点击跳转B站主页写在开头：与3.0版本相比，4.0版本的安装、训练、推理操作更为简单1.环境依赖本项目需要的环境：NVIDIA-CUDAPythonPytorchFFmpeg-Cuda在cmd控制台里输入nvidia-smi.exe以查看显卡驱动版本和对应的cuda版本前往NVIDIA-Developer官网下载与系统对应的Cuda版本以Cuda-11.7版本为例（注：本文下述所有配置均在Cuda-11.7下演
[ICLR2021](ViT)AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScaleICLR2021Link:[2010.11929]AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale(arxiv.org)Code:lucidrains/vit-pytorch:ImplementationofVisionTransformer,asimplewaytoachieveSOTAinvisionclassificationwithonlyasinglet
参考这篇文章，本文会加一些注解。源自paper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEViT把tranformer用在了图像上,transformer的文章:AttentionisallyouneedViT的结构如下：可以看到是把图像分割成小块，像NLP的句子那样按顺序进入transformer，经过MLP后，输出类别。每个小块是16x16，进入LinearProjectionofFlattenedPatches,在每个的开头加上clstoken位置信息，也就是positionembedding。从下而上实
目录前言一.Transformer1.1.Transformer存在的问题1.2.VisionTransformer二.Mobile-ViT2.1.MV22.2.MobileViT2.3.模型配置前言 上篇博文我们分析了VIT的代码，有不了解的小伙伴可以去看下：VisionTransformer(VIT)代码分析——保姆级教程。这篇博文我们先介绍下Mobile-ViT的原理部分，代码分析我们下篇博文再介绍。下面附上论文和官方代码。论文连接：https://arxiv.org/abs/2110.02178官方代码：https://github.com/apple/ml-cvnets一.Tran
文章目录一、VisionTransformer二、Swin-Transformer三、MobileViT3.1为什么引入CNN与Transformer的混合架构3.2性能对比3.3模型结构3.4MobileViTblock3.5PatchSize对性能的影响3.6模型详细配置四、MobileNet系列模型4.1前言4.2MobileNetV14.2.1深度可分离卷积Depthwiseseparableconvolution4.2.2MobileNetV1网络结构4.3MobileNetv24.3.1Invertedresidualblock4.3.2MobileNetv2网络结构4.3.3Mo
