datawhale diffuser模型v4
用AI大模型学经典：了凡四训
缘起： 在读《了凡四训-立命之学》时，总有些疑问，比如立命究竟是什么含义？生死之命，贫富之命，贵贱之命究竟是什么意思？ 参考学习和自己拓展 参考AI大模型后，可知： 立命： 确立自己的天命（人生目标），令自己生活或工作有奔头，精神有寄托。从而坚定志向，不至于被挫折或困难所阻碍自己的目标达成 三个命的 ......
JVM内存模型
JVM内存模型 JDK7堆内存模型 内存模型说明： 1）Young（新生代） Young区被划分为三部分，Eden（ˈiːdn）区和两个大小严格相同的Survivor（sərˈvaɪvər）区，其中Survivor区间中，某一时刻只有其中一个是被使用的，另外一个留做垃圾收集时复制对象用，在Eden区 ......
关于倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换的必要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Stable Diffusion Seed
点击了附加/Extra就会看到扩展栏 种子变异（Variation seed） 变异种子，规则和Seed一致 变异强度（Variation strength） 变异种子和原种子的差异强度，为0时为原种子，为1时是新种子（变异种子）。 调整变异强度 简单正向prompt（1 hot girl），原始种 ......
Stable Diffusion 数学支撑
一、生成模型 在概率统计理论中， 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型 GAN 模型因其对抗性训练的本质可能导致训练不稳定以及生成多样性不足VAE 依赖于替代损失Flow 模型必须使用专门的架构来构建可逆变换 扩散模型受非平衡热力学的启发。它们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声 ......
基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55% ......
SNMPv3用户安全模型
1. 前言部分 SNMPv3与SNMPv2相比有了很大的改进,主要体现在安全性方面: 用户认证机制 - SNMPv3改用基于用户的安全模型(USM),需要替换v2中的社区字符串认证机制(community strings),实现用户管理、认证和加密。 加密与数据完整性检查 - 需要添加支持加密传输和 ......
多模态大模型的体验
主要是出图，结合实际做3个例子：1、形容天气非常寒冷的风景图片（ 画一幅未来极度寒冷下城市的场景）2、妈妈过生日的庆祝图片（画一幅妈妈过生日的庆祝图片，水墨画风格）3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量，对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验： ......
Java IO 模型
IO 是个啥 IO，是 input/output 的缩写，表面意思是输入/输出，描述计算机中数据流动的过程，实际上就是 CPU、内存和外部进行数据交换的过程 举个例子，某个进程要获取到数据的过程如下： 1.请求：进程请求外部数据 2.准备：缓冲区准备数据，通过磁盘或者网络读取数据到内核空的缓冲区 3 ......
分类模型评估（混淆矩阵, precision, recall, f1-score）的原理和Python实现
混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ......
《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
Stable Diffusion安装使用ControlNet1.1
一、下载扩展 [https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet](https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet) Reload UI 重新加载webui 二、下载模型 [https://huggingf ......
Stable Diffusion安装使用Multi Frame Render
一、下载脚本 无跳帧动画脚本下载地址放置目录：./scripts 二、使用 img2img--Script--(Beta) Multi-frame Video rendering-V0.72 其他 PIL.UnidentifiedImageError : cannot identify image ......
Stable Diffusion安装使用Mov2mov
一、下载插件 [https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov](https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov)刷新UI 二、WebUI操作 1、图生图 图生图目的是选择合适的参数达到想要的效果 2、mov2m ......
Stable Diffusion组成
一、Text Understander（蓝色部分） 将文字转换成某种计算机能理解的数学表示 text understander是个特别的Transformer语言模型（例如clip，可参考Clip介绍） text understander的输入是人类语言（token），输出是一系列的向量（token ......
Stable Diffusion Seed
点击了附加/Extra就会看到扩展栏 种子变异（Variation seed） 变异种子，规则和Seed一致 变异强度（Variation strength） 变异种子和原种子的差异强度，为0时为原种子，为1时是新种子（变异种子）。 调整变异强度 简单正向prompt（1 hot girl），原始种 ......
Stable Diffusion Prompt
Prompt俗称咒语，实际上也是很难完全把控，在实际生图过程中需要不断的摸索。本文从“规则”、“原理”、“结合扩散模型”三个角度对Prompt进行探讨，希望小伙伴们能对Prompt整体有立体的认识。 一、规则 1、增强/减弱（emphasized） 实质是：缩放语义向量 :::warning ()强 ......
Stable Diffusion 数学支撑
一、生成模型 在概率统计理论中， 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型 GAN 模型因其对抗性训练的本质可能导致训练不稳定以及生成多样性不足VAE 依赖于替代损失Flow 模型必须使用专门的架构来构建可逆变换 扩散模型受非平衡热力学的启发。它们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声 ......
三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
GAN模型
GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
隐私计算和大模型
来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！
0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
分类模型
分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
阿里-可视化建模-模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
阿里-可视化建模-评估模型
登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......