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挖掘BEV潜力的边界！DA-BEV：无监督BEV SOTA新方案！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 今天和大家探讨3D视觉感知领域中的一个特定问题：针对纯视觉的鸟瞰图（BEV）的无监督领Domain Adaptation（Unsupervised Domain Ad...
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AIGC实战——归一化流模型(Normalizing Flow Model)
AIGC实战——归一化流模型 0. 前言 1. 归一化流模型 1.1 归一化流模型基本原理 1.2 变量变换 1.3 雅可比行列式 1.4 变量变换方程 2. RealNVP 2.1 Two Moons 数据集 2.2 耦合层 2.3 通...
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2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理
摘要: 2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理涉及到一系列复杂的技术和算法。这些原理可以根据不同类型的AI工具进行概括，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。以下是一些关键的A...
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香港最大AI诈骗案：Deepfake换脸「英国CFO」，直接骗走公司2亿港币
【新智元导读】香港一家跨国公司员工，被骗子邀请进了用Deepfake做的「高管视频会议」中，下令让他转了2亿港币到不知名中账户，5天之后才发现被骗了。 这几天，古老的AI应用——「AI换脸」多次破圈，屡屡登上热搜。 先是网上充斥的大量泰勒斯威夫特的「AI艳...
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两亿参数时序模型替代LLM？谷歌突破性研究被批「犯新手错误」
最近，谷歌的一篇论文在 X 等社交媒体平台上引发了一些争议。 这篇论文的标题是「A decoder-only foundation model for time-series forecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。 简而言之，...
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ChatGPT论文：大语言模型LLM之战:Dolly、LLaMA 、Vicuna、Guanaco、Bard、ChatGPT--在自然语言转SQL(NL2SQL、Text-to-SQL)的比较（一）
摘要 ChatGPT的成功引发了一场AI竞赛，研究人员致力于开发新的大型语言模型（LLMs），以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期，许多声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通过各种指令调优方法出现了。作为文本到SQL解析的从业者，我...
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香港最大AI诈骗案！Deepfake换脸「英国CFO」，直接骗走公司2亿港币
这几天，古老的AI应用——「AI换脸」多次破圈，屡屡登上热搜。 先是网上充斥的大量泰勒斯威夫特的「AI艳照」，逼得X（原推特）只能直接屏蔽了所有有关「Tylor Swift」的搜索。 而今天香港警方向社会公布了一起更离谱的诈骗案件： 一家英国跨国企业的中...
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Segment Anything论文翻译，SAM模型，SAM论文，SAM论文翻译；一个用于图像分割的新任务、模型和数据集；SA-1B数据集
【论文翻译】- Segment Anything / Model / SAM论文 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf https://ai.facebook.com/research/publica...
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CES 2024的亮点仅仅聚焦AI深度赋能和产业创新吗？｜ DALL-E 3、Stable Diffusion等20+ 图像生成模型综述
随着科技飞速发展，CES（国际消费电子展）已然成为全球科技产业的风向标，每年的CES大会都是业界瞩目的盛事。回顾2024年CES大会，不难发现其亮点纷呈，其中以人工智能的深度赋能为最引人注目之处。AI技术的深入应用成为CES大会上的一大亮点，各大厂商纷纷展...
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【AI绘画】stable diffusion原理解读，通俗易懂，直接喂到你嘴里！！！
手把手教你入门绘图超强的AI绘画，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包 （文末可获取） 文章目录 一、前言（可跳过） 二、stable diffusion 1.clip 2...
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人工智能大时代——AIGC综述
生成式AI分类 模型按照输入输出的数据类型分类，目前主要包括9类。 有趣的是，在这些已发布大模型的背后，只有六个组织（OpenAI, Google, DeepMind, Meta, runway, Nvidia）参与部署了这些最先进的模型。...
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登Nature子刊，滑铁卢大学团队评论「量子计算机+大语言模型」当下与未来
模拟当今量子计算设备的一个关键挑战，是学习和编码量子比特之间发生的复杂关联的能力。基于机器学习语言模型的新兴技术已经显示出学习量子态的独特能力。 近日，加拿大滑铁卢大学的研究人员在《Nature Computational Science》发表题为《La...
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【CV】稳定扩散模型（Stable Diffusion）
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自...
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基于医疗领域数据微调LLaMA——ChatDoctor模型
文章目录 ChatDoctor简介 数据构建和训练过程 建立外部知识库 ChatDoctor相比ChatGPT有什么优势？ ChatDoctor的效果 代码解读 train_lora.py文件解读 微调实战 下载仓库并进入目录 创建con...
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从零开始：了解ChatGPT和AIGC基础
1.背景介绍 1. 背景介绍 自2012年的AlexNet在ImageNet大赛中取得卓越成绩以来，深度学习技术已经成为人工智能领域的重要技术。随着算力的提升和模型的优化，深度学习技术已经取得了巨大的成功，应用于图像识别、自然语言处理、语音识...
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BiTA：创新AI方法加速大型语言模型生成
近年来，基于transformer架构的大型语言模型（LLMs）已经崭露头角。Chat-GPT和LLaMA-2等模型展示了LLMs参数的迅速增加，从几十亿到数万亿。尽管LLMs是非常强大的生成器，但由于所有参数的计算负载，它们在推理延迟方面存在问题。因此，...
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数据为王！如何通过数据一步步构建高效的自动驾驶算法？
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 下一代自动驾驶技术期望依赖于智能感知、预测、规划和低级别控制之间的专门集成和交互。自动驾驶算法性能的上限一直存在巨大的瓶颈，学术界和业界一致认为，克服瓶颈的关键在于以...
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DALL-E 系列：AI绘画背后的惊人真相！！【1个离奇内幕、3个意想不到、5大秘密揭示】
DALL-E 系列：AI绘图原理，根据用户给出的描述，生成与描述相匹配的图像 DALL-E 1 dVAE Transformer DALL-E 2 CLIP 先验 prior decoder（image） DALL-E 3...
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Ai作画区域控制的几种方法
背景 距上次发文章，又过去好久。这期分享给大家带来的是Ai作画的图结构控制几种方法。现在大家用AI作画大部分情况是直接使用AI单图生成能力，其实并不太会取考虑构图，也不太会考虑到大图的图结构这件事。其实构图这件事是一件很综合复杂的事情，很难去定义什么样的...
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【大语言模型】5分钟快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN
5分钟快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN 什么是ChatGPT? 什么是Whisper? 什么是Generative Pre-trained Transformer架构？ 什么是自然处理语言 NLP 的 Tr...
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十分钟读完「降低 LLaMA 模型微调内存占用的QLoRA」论文
QLoRA 提出内存高效的微调方法！降低 LLaMA 模型微调内存占用，仅需数小时追赶 ChatGPT 引言：大模型微调的新时代 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为自然语言处理领域的重...
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【网安AIGC专题10.19】论文6（顶会ISSTA 2023）：提出新Java漏洞自动修复数据集：数据集 VJBench+大语言模型、APR技术+代码转换方法+LLM和DL-APR模型的挑战与机会
How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities 写在最前面 摘要 贡献 发现 介绍 背景：漏洞修复需求和Java漏洞修复方向 动机 方法 贡献...
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Depth Anything：释放大规模无标注数据的深度估计
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 24年1月论文“Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data“，来自香港大学、字节、浙江实验室和浙江大学。 这项...
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关于【Stable-Diffusion WEBUI】基础模型对应VAE的问题
文章目录 （零）前言 （一）什么是VAE （二）模型嵌入VAE了么 （三）我们能做什么 （3.1）准备常见的VAE （3.2）下载模型对应的VAE （3.3）快捷设置中打开VAE下拉列表选择 （3.4）对比不同VAE生成的效果...
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【深度学习】AIGC ，ControlNet 论文，原理，训练，部署，实战，教程（一）
论文：https://arxiv.53yu.com/pdf/2302.05543 代码：https://github.com/lllyasviel/ControlNet 得分几个博客完成这个事情的记录了，此篇是第一篇，摘录了一些论文内容。ControlN...
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Stable Diffusion（SD）核心基础知识——（文生图、图生图）
文章目录 一、Stable Diffusion核心基础原理 （一）Stable Diffusion模型工作流程 （二）Stable Diffusion模型核心基础原理 （三）Stable Diffusion的训练过程 （四）其他主流生成式模型...
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ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）
文章目录 ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三） Text-to-Text 模型 ChatGPT LaMDA PEER Meta AI Speech f...
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深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识
2022年，Stable Diffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。 Stable Diffusion是计算机视觉领域的...
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Stable Diffusion学习
参考 Stable Diffusion原理详解_stable diffusion csdn-CSDN博客 Stable Diffusion是stability.ai开源的图像生成模型，可以说Stable Diffusion的发布将AI图像生成提高到了全新...
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AIGC实战——自编码器(Autoencoder)
AIGC实战——自编码器 0. 前言 1. 自编码器原理 2. 数据集与模型分析 2.1 Fashion-MNIST 数据集 2.2 自编码器架构 3. 去噪自编...
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菜鸟初进stable diffusion
不知道是不是玩novelai被boss看到了，推荐了我学stable diffusion 扩散模型 DALL E Midjourney stable diffusion latent diffusion 说是改进点在于“给输入图片压缩降低维度，...
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使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store...
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diffusion model（五）stable diffusion底层原理（latent diffusion model， LDM）
LDM: 在隐空间用diffusion model合成高质量的图片！ [论文地址] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models [github] https://githu...
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十分钟读懂Stable Diffusion运行原理
AIGC 热潮正猛烈地席卷开来，可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度，特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊...
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学习之旅：揭秘AI绘画与视频生成的奥妙（2）
前言 在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Ebsynth Utility插件为视频带来全新的视觉效果。通过重绘视频，我们可以实现对视频风格的调整，为其增添独特的艺术氛围。我们将分享实际操作步骤以及过程中可能遇到的问题，帮助大家更好地掌握这...
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360度无死角！UC伯克利华人发布3DHM框架：一张图片即可模仿任意视频动作
输入一张任意姿势的照片，想让照片里的人跟随「指定视频」来进行动作模仿并不简单，除了肢体动作的模仿外，模型还需要对运动过程中衣服、人物外观的变化进行建模。 如果输入图像是正面的，而模仿的视频动作包括转身的话，模型还需要「想象」出衣服的背面样子，以及衣...
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使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供...
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18LLM4SE革命性技术揭秘：大型语言模型LLM在软件工程SE领域的全景解析与未来展望 - 探索LLM的多维应用、优化策略与软件管理新视角【网安AIGC专题11.15】作者汇报 综述
Large Language Models for Software Engineering: A Systematic Literature Review 写在最前面 论文名片 课堂讨论 RQ1部分：LLMs的选择和优化 RQ2部分：LLM...
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使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速
Open AI 推出的 Whisper 是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的 large-v3 模型登顶了 OpenASR 排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在 Common Voice 15 数据...
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stable diffusion 百宝书
文章目录 0. 环境搭建 0.1 Windows 0.1.1 git环境安装 0.1.2 python 环境搭建 0.1.2.1 配置pip国内镜像源 0.1.3 stable diffusion环境搭建 0.1.3.1 远程访问Stab...
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一文读懂Stable Diffusion 论文原理+代码超详细解读
背景 Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（LDMs）实现的的文图生成（text-to-image）模型。 2022年8月，游戏设计师Jason Allen凭借AI绘画作品《太空歌剧院（Théâtre...
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AIGC：文生图模型Stable Diffusion
1 Stable Diffusion介绍 Stable Diffusion 是由CompVis、Stability AI和LAION共同开发的一个文本转图像模型，它通过LAION-5B子集大量的 512x512 图文模型进行训练，我们只要简单的输入一段文...
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【刻削生千变，丹青图“万相”】阿里云AI绘画创作模型 “通义万相”测评
刻削生千变，丹青图“万相 4月7日，阿里大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试，用户可通过官网申请（tongyi.aliyun.com），符合条件的用户可参与体验。 随后，在2023云峰会上，阿里巴巴集团董事...
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AIGC-文生视频-学习之路
CFG AIGC神功_SD采样方法与CFG_大猫404-站酷ZCOOLAIGC神功_SD采样方法与CFG,成都设计爱好者,站酷网,中国设计师互动平台.爱卿们好！本喵又出现了~熟悉的封面有没有把你吸引进来呢？这次让我们继续来讲AIGC的内容哟，这是篇硬核科...
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stable diffusion推理过程代码梳理
最近在看stable diffusion，想梳理一下代码流程，以便之后查阅 从txt2img.py开始看 1.首先是对文本进行编码 （1）调用的是 stable-diffusion/ldm/models/diffusion/ddpm.py的get...
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Stable Diffusion 硬核生存指南：WebUI 中的 VAE
本文使用「署名 4.0 国际 (CC BY 4.0 」许可协议，欢迎转载、或重新修改使用，但需要注明来源。 署名 4.0 国际 (CC BY 4.0 本文作者: 苏洋 创建时间: 2023年07月30日 统计字数: 11485字 阅读时间: 23分钟...
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Stable Diffusion - 扩展 SegmentAnything 和 GroundingDINO 实例分割算法 插件的配置与使用
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131918652 Paper and GitHub：...
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[IDE(AI绘画)]从零开始在本地部署AI绘画实例（2023.4）
[IDE(AI绘画 ]从零开始在本地部署AI绘画实例（2023.4） 一、前言 跟我的版本号走基本上不会出错，如果安装错误请检查自己是不是升级版本了，python 3.11.x在文章发布时并不支持 如果有稳定的节点就不需要修改镜像源，有些包镜像源的...
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迈向分割的大一统！OMG-Seg：一个模型搞定所有分割任务
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者个人思考 图像分割已经从单任务分割走到了语义分割、实例分割、全景分割三种分割任务的统一；大模型以及多模态的发展又带来了文本和图像统一，使得跨模态端到端成为可能；追求更高级、更全面...
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GPT与文心一言大模型的比较与展望
目录 前言 1 GPT和文心一言简介 2 GPT和文心一言的技术原理和基础架构 3 GPT和文心一言的模型规模和参数数量 4 GPT和文心一言的语言理解表现 5 展望GPT和文心一言未来的发展 5.1 技术改进 5.2 应用扩展 结语...