empowering generation difformer diffusion
mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成
问题： 在使用mybatis-generator:generate生成器时，会生成别的数据库内同表名； 因为是相同表名。 解决： 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加： <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......
[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......
开课吧前端1期.阶段5：generator，模块化与babel
复习：ES6 变量let、箭头function、参数等、map、reduce、filter、forEach Promise消除回调，Promise.all([p1,p2,p3]).then() 单独Promise并不能帮我们解决所有问题，还有2个兄弟是从Promise过度出来的，generator ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
Stable Diffusion保姆级安装教程
什么是Stable Diffusion Stable Diffusion（简称SD）是2022年发布的一个深度学习文本到图像生成模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体首先提出，并与初创公司Stability AI、Runway合作开发，同时得到了EleutherAI和LAION的支持。 St ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
python生成器generator的用法
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不 ......
Stable Diffusion(SD-Webui)tag快速提权(降权)
1.选中tag（只要光标在你分词里面就行）
2.CRTRL+上下方向键（向上默认提0.1，向下默认减.0.1，当权为1时候会帮你自动消掉括号） ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
POLIR-Int-Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year
Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year Qualcomm executives reveal key trends in AI, consumer technology and mo ......
Stable_diffusion入门学习
前言 最近升级了一下电脑的显卡，搞了个4060ti 16g的，于是乎终于可以玩玩一直想玩的AI绘画了。简单学习了一下入门教程，了解了一下基本的情况，于是选择秋葉大佬的启动器学习。 但是要画出好看的绘画，还是需要借助于许多其他工具来优化和修复绘画的图形。接下来我将一一记录我在学习过程中所整理的笔记和资 ......
Generative AI generates tricky choices for managers
Generative AI generates tricky choices for managers Transformational technologies can be very trying THE REMARKABLE capabilities of generative artific ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
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 ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
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 ......
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键，但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中，深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
generative AI
Welcome to generative AI for everyone. Since the release of ChatGPT, AI specifically, generative AI has caught the attention of many individuals, corp ......
Generative AI: Friend or Foe?
Generative AI: Friend or Foe? Introduction Artificial intelligence (AI) is rapidly changing the world around us, and the writing and publishing indust ......
2020CVPR_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
1.AutoEncoder AutoEncoder（自编码器）是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习有效的数据表示。它的目标是将输入数据编码成一种潜在的、紧凑的表示形式，然后从这个表示中重构原始输入。自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder） ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
2311arxiv_Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model
论文疑点： 1. 怎样利用低维度紧凑的潜在空间减少了计算负担 ......
Diffusion Model扩散模型
1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......