如果你有被Sora生成的视频震撼到，那你就已经见识过扩散模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，扩散模型的潜力并不止步于此，它在许多其它不同领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅机器之心不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向》。近日，来自新加坡国立大学的尤洋团队、加州大学伯克利分校、MetaAIResearch的一项新研究找到了扩散模型的一个新应用方向：用来生成神经网络的模型参数！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13144.pdf项目地址：https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/Neural-Netwo
以前通过论文介绍Amazon生成式AI和大语言模型（LLMs）的主要原理之外，在代码实践环节主要还是局限于是引入预训练模型、在预训练模型基础上做微调、使用API等等。很多开发人员觉得还不过瘾，希望内容可以更加深入。因此，本文将讲解基于扩散模型原理的代码实践，将尝试用代码完整从底层开始洞悉扩散模型（DiffusionModels）的工作原理，而不再仅仅止步于引入预训练模型或使用API完成工作。1、扩散模型系列内容概述基于扩散模型（DiffusionModels）的大模型，例如：StableDiffusion、Midjourney、DALL-E等能够仅通过提示词（Prompt）就能够生成图像。我们
AIGC实战——扩散模型0.前言1.去噪扩散概率模型1.1Flowers数据集1.2正向扩散过程1.3重参数化技巧1.4扩散规划1.5逆向扩散过程2.U-Net去噪模型2.1U-Net架构2.2正弦嵌入2.3ResidualBlock2.4DownBlocks和UpBlocks3.训练扩散模型4.去噪扩散概率模型的采样5.扩散模型分析5.1生成图像5.2调整逆扩散步数5.3在图像之间进行插值小结系列链接0.前言与生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)一样，扩散模型是过去十年中最有影响力的生成模型技术之一。在许多基准测试中，当前的扩散模型已经超过了以往最
一文教你使用扩散模型生成音频使用扩散模型生成音频1.从预训练的音频扩散模型管线中进行采样2.如何将音频转换到频谱？3.微调管线4.训练循环将模型上传到HuggingFaceHub思考扩散概率模型在音频生成中的应用1.DiffWave2.VoiceGrad3.FastDiff补充——WaveNet参考资料音频扩散是罗伯特·达加维尔·史密斯（RobertDargavelSmith）的，它利用图像生成领域的最新进展，通过将音频样品
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如VAEs的后验分布对齐问题、GANs的不稳定性、EBMs的计算量大和NFs的网络约束问题。因此，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。扩散模型由两个过程组成：前向过程和反向过程。前向过程把数据转化为简单的先验分布，而反向过程则逆转这一变化，用训练好的神经网络模拟微分方程来生成数据。与其他模型相比，扩散模型提供了更稳定的训练目标和更好的生成效果。不过，扩散模型的采样过程伴随反复推理求值。这一过程面临着不稳定性、高维计算需求和复杂的似然性
创建地图假设已经正确引入了高德地图，这里使用2.0版本，注意了，1.4.x版本的使用和2.x版本的使用方式不一样。有很多地方不兼容哦。话说3D效果这一块，高德是真比不上百度地图哦，要不是项目一直用的高德地图，怕影响数据，就真想换百度地图了。百度地图有很多地方，地级市县都有3D效果了，但是高德没有。高德只有省会城市有3D楼引入高德地图还需要加上Loca版本，plugin插件里面也要包含Map3D插件。可以参考这里[vue使用amap-jsapi-loader加载高德地图]然后我们创建地图。注意这次我们是要绘制3D楼房，所以初始化地图时必须指定viewMode:‘3D’这里还加个小小的效果，旋转地
▐摘要视频延展(VideoOutpainting)是对视频的边界进行扩展的任务。与图像延展不同，视频延展需要考虑到填充区域的时序一致性，这使得问题更具挑战性。在本文中，我们介绍了一个新颖的基于扩散模型的视频尺寸延展方法——分层遮掩3D扩散模型(HierarchicalMasked3DDiffusionModel,M3DDM)。通过遮掩建模的训练方法以及把全局视频片段引入交叉注意力层，该模型不仅能够通过引导帧的技术来保证在多次推理的视频片段中确保时序一致性，还能降低相邻帧之间的抖动。此外，我们还提出了一种混合由粗到细(HybridCoarse-to-Fine)的推理流程来减轻长视频延展中的错误累
手把手教你入门绘图超强的AI绘画，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包（文末可获取）1GAN到StableDiffusion的改朝换代2从DDPM到StableDiffusion发展史2.1DDPM扩散过程（正向）去噪过程（反向）总结优化目标理论推导代码解析2.2StableDiffusion3Consistency终结Diffusion通过估计数据分布梯度进行生成建模一文解释DiffusionModel(一)DDPM理论推导1GAN到StableDiffusion的改朝换代随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等生成领域的技术不断累积
本文首发于公众号：机器感知可定制多目标视频生成；LLM驱动的文生图；控制视频生成中运动目标轨迹；扩散模型做全景分割；实时多功能SAM；各种分割任务统一模型LoMA:LosslessCompressedMemoryAttentionTheabilitytohandlelongtextsisoneofthemostimportantcapabilitiesofLargeLanguageModels(LLMs),butasthetextlengthincreases,theconsumptionofresourcesalsoincreasesdramatically.Atpresent,reduci
我最近开始使用boost。到目前为止，大多数事情都非常简单。但是让我发疯的一件事是shared_ptr在整个boost过程中的扩散。即使在简单的示例中，也会使用shared_ptr。所以我的问题是，如果我使用boost来接受tcp连接然后处理它们。只要我保证在堆上创建的对象(boost::asio::ip::tcp::socket，以及将为异步方法回调的类)在我完成使用tcp之前不会被删除,那么我不需要shared_ptr对吗？我写了一个简单的tcp服务器和客户端，没有使用共享ptr，它可以工作。但我只是想要一些外部确认，以证明我的评估是正确的。此外，根据您的经验，您是否曾经需要使用s
