VAEVAE(VariationalAutoEncoder)，变分自编码器，是一种无监督学习算法，被用于压缩、特征提取和生成式任务。相比于GAN(GenerativeAdversarialNetwork)，VAE在数学上有着更加良好的性质，有利于理论的分析和实现。文章目录VAE1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE2从AE到VAE3VAE的损失函数4结语1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE生成式模型(GenerativeModel)的目标是学习一个模型，从一个简单的分布p(x)p(x)p(x)中采样出数据xxx，通过生成模型f(x)f(x)f(x)来逼近真实数据的分布pd
在计算机视觉中，物体级别的三维表面重建技术面临诸多挑战。与场景级别的重建技术不同，物体级别的三维重建需要为场景中的每个物体给出独立的三维表示，以支持细粒度的场景建模和理解。这对AR/VR/MR以及机器人相关的应用具有重要意义。许多现有方法利用三维生成模型的隐空间来完成物体级别的三维重建，这些方法用隐空间的编码向量来表示物体形状，并将重建任务建模成对物体位姿和形状编码的联合估计。得益于生成模型隐空间的优秀性质，这些方法可以重建出完整的物体形状，但仅限于特定类别物体的三维重建，如桌子或椅子。即使在这些类别中，这类方法优化得到的形状编码也往往难以准确匹配实际物体的三维形状。另外一些方法则从数据库中检
扩散火焰与预混火焰的火焰形式扩散火焰：燃料和氧化剂边混合边燃烧，这时由于扩散作用对燃烧起控制作用，又称扩散燃烧。预混火焰：燃料和氧化剂预先混合好，这时化学动力学因素对燃烧起控制作用，亦称动力燃烧。可以看出火焰区别，层流外表面相对光滑，湍流外表面不平整；部分预混火焰有内焰和外焰；全预混火焰不明亮；层流火焰冒黄光。随着当量比的增加，部分预混火焰会更短，有明显内外火焰，当量比大于1以后，没有内外焰，而且火焰不那么明亮。层流火焰传播速度火焰传播火焰传播问题：在可燃混合物中借助于外加能源使其局部着火，而后着火部分向未着火部分输送热量及活性粒子，使之相继着火燃烧，此即火焰传播问题火焰传播原理：火焰前锋内剧
论文导读:论文背景:2023年12月11日，AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（WindowAttentionLatentTransformer）——一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。李飞飞是华裔女科学家、世界顶尖的AI专家，现为美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，斯坦福大学终身教授、斯坦福大学人工智能实验室主任，曾任谷歌副总裁和谷歌云首席科学家。面向问题:视频生成任务中目前主流的方法依然倾向于使用卷积或U-Net作为骨干网络,而没有充分利用Transformer模型的优势。视频的高维度也
推荐阅读列表： 扩散模型实战（一）：基本原理介绍扩散模型实战（二）：扩散模型的发展扩散模型实战（三）：扩散模型的应用扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型扩散模型实战（五）：采样过程扩散模型实战（六）：DiffusersDDPM初探扩散模型实战（七）：Diffusers蝴蝶图像生成实战扩散模型实战（八）：微调扩散模型扩散模型实战（九）：使用CLIP模型引导和控制扩散模型 在AIGC时代，StableDiffusion无疑是其中最亮的“仔”，它是一个强大的文本条件隐式扩散模型（text-conditionedlatentdiffusionmodel），可以根据文字描述（也称为Prompt）生
AI视频生成，或许就是2024年下一个最前沿（juan）的领域。回看过去几个月，RunWay的Gen-2、PikaLab的Pika1.0，国内大厂等大波视频生成模型纷纷涌现，不断迭代升级。这不，RunWay一大早就宣布Gen-2支持文本转语音的功能了，可以为视频创建画外音。图片当然，谷歌在视频生成上也不甘落后，先是与斯坦福李飞飞团队共同发布了W.A.L.T，用Transformer生成的逼真视频引来大波关注。图片今天，谷歌团队又发布了一个全新的视频生成模型VideoPoet，而且无需特定数据便可生成视频。图片论文地址：https://blog.research.google/2023/12/v
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于HuggingFace相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「HuggingNews」。产品更新享用由A100GPU强力支持的超快速机器学习推理HuggingFaceSpaces现已支持使用A100GPU，用户享受超快速机器学习推理，自助开通的价格为每小时4.13美元，企业客户更可以享受更低的价格。此外，未来几个月，Spaces还将提供更多用于机器学习的超酷硬件，如果您有特定的需求，可以给我们留言。macOS上的Diffusers应用现已发布(而且还开源了)基于隐私保障设计，所有的图
用扩散模型预测化学反应，速度直接暴涨1000倍！原本需要用计算机硬算几小时甚至一天，现在单个GPU用6秒钟就能搞定。这是MIT和康奈尔大学联合搞出来的一项新研究，用扩散模型来预测化学反应中最关键的过渡态结构，不仅计算速度提升1000倍，结果也竟然意想不到得准确，相关研究工作发表在NatureComputationalScience上：其中，麻省理工学院的段辰儒博士是第一加通讯作者。此外，康奈尔大学博士生杜沅岂、麻省理工学院博士生贾皓钧以及麻省理工学院HeatherKulik教授为该论文的共同作者，目前研究已经被MITNews报道。要知道，预测反应中的过渡态结构远非想象中简单——由于能量较高，它
1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月，但是没有理论基础后面科研路有点难走，所以在师兄的建议下，开始看b站视频学习一下扩散模型，好的一看一个不吱声，一周过去了写个博客总结一下吧，理理思路。不保证下面的内容完全正确，只能说是一个菜鸟的思考和理解，有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知，不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主，deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视频分享-哔哩哔哩视频(bilibili.com)我觉得对于学习而言只有学到了和没学到的差别，以前可能更多的是直接阅读文献，但如果有这样好的学者录个视频带你精读论文是比你自己埋头苦读五百年好太多太多了，学习
