AIGC专栏2——StableDiffusion结构解析-以文本生成图像（文生图，txt2img）为例学习前言源码下载地址网络构建一、什么是StableDiffusion（SD）二、StableDiffusion的组成三、生成流程1、文本编码2、采样流程a、生成初始噪声b、对噪声进行N次采样c、单次采样解析I、预测噪声II、施加噪声d、预测噪声过程中的网络结构解析I、apply_model方法解析II、UNetModel模型解析3、隐空间解码生成图片文本到图像预测过程代码学习前言用了很久的StableDiffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。源码下载地址ht
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
手把手使用扩散模型从文本生成图像从DALLE到StableDiffusion使用diffuserspackage从文本prompt生成图像参考资料在这篇文章中，我们将手把手展示如何使用HuggingFace的diffusers包通过文本生成图像。从DALLE到StableDiffusionDALLE2是收费的，用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以必须寻找替代方案，并发现了HuggingFace，他们发布了一个扩散模型的包diffusers，可以让我们直接使用。使用diffuserspackage从文本prompt生成图像首先，使用diffusers包从文本生成图像，我
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.1128
自然语言天生包含固有的歧义。不同类型的歧义可归因于语法、词义、结构等等，这对文本生成图像的过程也会带来较大的歧义。最近看到一篇文章研究如何解决文本到图像生成模型中的歧义问题，名为《IstheElephantFlying?ResolvingAmbiguitiesinText-to-ImageGenerativeModels》，作者来自于南加州大学信息科学研究所和AmazonAlexaAI-NU（研究语音助手的团队），发表于22年11月。论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.12503本篇文章是阅读这篇论文的精读理解。一、原文摘要自然语言经常包含歧义，可能导致误解。虽然人
AIGC指人工智能生成创造力（ArtificialIntelligenceGeneratedCreativity，AIGC），是一个涵盖多个领域的跨学科领域，它将人工智能和计算机科学与创造力和艺术结合起来，旨在通过算法生成具有创造力和艺术性的作品，例如图像、音乐、文本等。文本到图像转换就是其中一个重要的方向。文本到图像（text-to-image）是指将自然语言文本描述转换为图像的过程。这是一个跨领域的研究领域，涉及自然语言处理、计算机视觉和生成模型等多个领域。文本到图像技术在实际应用中具有广泛的应用，如电影场景生成、游戏场景生成、商品设计等等。而huggingface是NLP领域中非常受欢迎
在通过linuxshell脚本生成文本文件时，我遇到了一个相当奇怪的问题。情况是这样的:在我的SynologyDiskStation上，我正在执行一个sh脚本。它使用只读SQL用户访问本地mySQL数据库。有多个调用(每个调用一行)，每个调用将接收到的输出写入不同位置的.csv文件。.sh脚本如下所示:/some/path/create_lists.shmysql--arguments/path/to/outfile1.csvmysql--arguments/path/to/outfile2.csvmysql--arguments/path/to/outfile3.csvmysql--
在通过linuxshell脚本生成文本文件时，我遇到了一个相当奇怪的问题。情况是这样的:在我的SynologyDiskStation上，我正在执行一个sh脚本。它使用只读SQL用户访问本地mySQL数据库。有多个调用(每个调用一行)，每个调用将接收到的输出写入不同位置的.csv文件。.sh脚本如下所示:/some/path/create_lists.shmysql--arguments/path/to/outfile1.csvmysql--arguments/path/to/outfile2.csvmysql--arguments/path/to/outfile3.csvmysql--
AttnGAN代码复现（详细步骤+避坑指南）一、前言二、下载代码和数据集三、搭建环境四、预训练DAMSM模型(也可以跳过这步骤，直接下载预训练模型)五、运行1、预训练模型的下载（选做）2、运行六、资源下载一、前言这篇文章是AttnGAN:Fine-GrainedTexttoImageGenerationwithAttention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）的代码复现博文，我边做边写，展示详细步骤、踩坑和debug的过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.10485.pdf论文阅读笔记：Texttoimage论文精读AttnGAN二、下载代码和数据集
