526互联

ddpm unet vit dit

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
巫师 Bert-vits 素材 模型 Extra

VIT Vision Transformer

VIT Vision Transformer 目录VIT Vision TransformerViT模型结构图像划分PatchLinear Projection of Flatted PatchesPatch+Position Embedding分类向量和位置向量EncoderMLP Head（全连 ......
Transformer Vision VIT

Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行 ......
Bert-vits Bert vits 云端 Colab

Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)

近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上，经过2 ......
Bert-vits 生化危机 Bert vits 危机

云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)

对于笔者这样的穷哥们来讲，GoogleColab就是黑暗中的一道光，就算有训练时长限制，也能凑合用了，要啥自行车？要饭咱也就别嫌饭馊了，本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目，复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 ......
云端 GoogleColab Bert-vits Bert vits

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
segmentation transformer UNetFormer UNet-like efficient

UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection：Unet中的Unet

UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection * Authors: [[Xin Wu]], [[Danfeng Hong]], [[Jocelyn Chanussot]] DOI: 10.1109/TIP.2022.32284 ......
Net U-Net Unet Detection Infrared

UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation

UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation * Authors: [[Zongwei Zhou]], [[Md Mahfuzur Rahman Siddiquee]], [[Nima Tajbakhsh]], ......
Architecture Segmentation Medical Nested Image

BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Transformer Rethinking Improving Encoding Relative

Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
Bert-vits 模型 Bert vits miko

MetaFormer Is Actually What You Need for Vision：通用的ViT架构才是关键

MetaFormer Is Actually What You Need for Vision * Authors: [[Weihao Yu]], [[Mi Luo]], [[Pan Zhou]], [[Chenyang Si]], [[Yichen Zhou]], [[Xinchao Wang]] ......
MetaFormer 架构 Actually 关键 Vision

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits

论文精读之Unet

提问： 1.将输入图像从1扩展为64的过程发生了什么？通道与通道之间的不同是如何实现的？其中的所有东西都是随机的吗？ 2.怎样实现："该 网 络 没 有 任 何 完 全 连 接 的 层 ， 只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分"中的“只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分” 3.怎 ......
论文 Unet

义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。 ......
义无反顾 Bert-vits Python3 Python Bert

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉 ......
音色 Bert-VITS 素材 音频 Bert

ViT在DDPM取代UNet(DiT)

title: ViT在DDPM取代UNet(DiT) banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b6f940f512488c10b7a1bf40eb242cae.png index_img: https://cdn.studyingl ......
DDPM UNet ViT DiT

打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的

https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
Transformer Swin VIT

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ......
Bert-VITS 版本 数据 Bert VITS

又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
音色 雷电 Bert-vits 将军 模型

UNet pytorch模型转ONNX模型完整code

1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
模型 pytorch UNet ONNX code

【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读

原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Transformer Vision 论文 CNN ViT

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训 ......
栩栩如生 音色 Bert-vits 语音 Python3

unet原理学习与记录

UNET: 左边编码下采样，右边编码上采样。 改进版本认为原始版本融合特征跨度太远，改为就近融合 下面有4个损失函数，如果前面三个效果就很好，第四个可以丢掉(剪枝) 数据增强包：albumentations 链接：https://github.com/albumentations-team/albu ......
原理 unet

基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化

传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题且调参复杂，无法很好地应对云雾、阴霾等情况；本篇文章分享的“基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化”，较好地解决了该问题，包括以下内容： 1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等 2、一种有效的天空分割数据集准备方法，并且 ......
对象 天空 opencv Unet

UNet详解（附图文和代码实现）

卷积神经网络被大规模的应用在分类任务中，输出的结果是整个图像的类标签。但是UNet是像素级分类，输出的则是每个像素点的类别，且不同类别的像素会显示不同颜色，UNet常常用在生物医学图像上，而该任务中图片数据往往较少。所以，Ciresan等人训练了一个卷积神经网络，用滑动窗口提供像素的周围区域（pat ......
附图 代码 UNet

马毅教授新作：白盒ViT成功实现分割涌现，经验深度学习时代即将结束？

前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
新作 深度 教授 经验 时代

CVPR 2023 | ​TinyMIM：微软亚洲研究院用知识蒸馏改进小型ViT

前言 本文提出了 TinyMIM，它是第一个成功地使小模型受益于 MIM 预训练的模型。 本文转载自机器之心 作者：微软亚洲研究院 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
研究院 TinyMIM 知识 CVPR 2023

ViT和MAE模型结合初探

# 介绍 transfomer在NLP领域的应用已经非常广泛，但是在CV领域的应用还比较少，主要是因为CV领域的数据是二维的，而transfomer是基于序列的，因此需要将二维数据转换成序列数据，这就是ViT的由来。ViT是将图像分割成一个个patch，然后将patch展开成序列，再输入到trans ......
模型 ViT MAE

VIT

1. 为什么有patch0，需要一个整合信息的向量，如果只有原始输出的9个向量，用哪个向量来分类都不好。 全用计算量又很大所以加一个可学习的vector，也就是patch 0来整合信息。分类需要，分割和检测不是 2. 位置编码 图像切分重排后失去了位置信息并且Transformer的内部运算是空间信 ......
VIT
共70篇  :1/3页 首页上一页1下一页尾页