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自动驾驶中基于深度学习的预测和规划融合方法综述
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 Rethinking Integration of Prediction and Planning in Deep Learning-Based Automated Driving Systems: A...
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Stable Diffusion8
也写到第八了 ~~ 这次还是和mac相关哦~~ 先吹吹,苹果亲自下场优化，在iPhone、iPad、Mac等设备上以惊人的速度运行Stable Diffusion就是这么简单。 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 已经火爆数月...
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stable diffusion(Lora的训练)
以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集 1 训练环境搭建 建议看一遍教程，虽然这个up主好像不是很专业的样子，不过流程差不多是这样的，重点关注一下虚拟环境搭建完之后，在终端选择配置的操作，就是一堆yes no，的选项，跟着视...
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【AIGC】深入理解 LORA模型
深入理解 LORA模型 LORA模型是一种神经网络模型，它通过学习可以自动调整神经网络中各层之间的权重，以提高模型的性能。本文将深入探讨LORA模型的原理、应用场景、优缺点等方面。 1. LORA模型的原理 LORA模型的全称为Learnable...
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〔003〕Stable Diffusion 之 界面参数和基础使用 篇
✨ 目录 ▷ 界面参数 ▷ 采样器 ▷ 文生图（txt2img） ▷ 图生图（img2img） ▷ 标签权重 ▷ 模型下载 ▷ 界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前，需要了解一下绘画...
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关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）
写在前面 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景被发掘。其中，AI绘画是一种新兴的领域，其应用范围涵盖了数字媒体、游戏设计、动画制作、艺术创作等多个领域。在本文中，我们将介绍AI绘画的基本概念、发展历程、技术原理以及应用前景。 基本概念...
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详解超强ResNet变体NFNet：抛弃归一化后，性能却达到了最强！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 从上古时期一直到今天，Batch Norm (BN 一直都是视觉骨干架构里面很重要的一个环节。BN 使得研究人员可以训练更深的网络，并在训练集和测试集上实现更高的精度。Batch Norm 还可以平...
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AI图像生成模型LCMs: 四个步骤就能快速生成高质量图像的新方法
在最新的AI模型和研究领域，一种名为Latent Consistency Models（LCMs）的新技术正迅速推动文本到图像人工智能的发展。与传统的Latent Diffusion Models(LDMs 相比，LCMs在生成详细且富有创意的图像方面同样...
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能跟「猫主子」聊天了！生成式AI带来的全面革命：最快五年内破译第一种动物语言
所罗门能够与动物交流并不是因为他拥有魔法物品，而是因为他有观察的天赋。 ——康拉德・劳伦兹《所罗门王的指环》 在《狮子王》、《疯狂动物城》等以动物为中心的作品中，作者...
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AI绘画Stable Diffusion安装、使用教程 整合包下载
安装Stable Diffusion webui 效果图： 1.准备工作 在下载 AI 绘画工具前，电脑上需要提前下载一些运行的环境 1.下载python、git 首先本地机器最好是英伟达的 N 卡，并且至少需要 4GB 显存才能在本地...
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昇腾CANN DVPP硬件加速训练数据预处理，友好解决Host CPU预处理瓶
本文分享自华为云社区《昇腾CANN 7.0 黑科技：DVPP硬件加速训练数据预处理，友好解决Host CPU预处理瓶颈》，作者： 昇腾CANN 。 随着人工智能的快速发展，越来越多的应用场景需要使用机器学习和深度学习模型。AI网络模型的训练一般分成...
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【云上探索实验室】CodeWhisperer——AI辅助编程不是梦
目录 一、AI辅助编程 二、安装与配置 三、使用教程 四、体验心得 一、AI辅助编程 随着机器学习和深度学习的兴起，人工智能已经迎来了爆发式的发展。机器学习使得计算机能够通过数据学习和改进性能，而深度学习则基于神经...
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这二维码也太美了吧！利用AI绘画[Stable Diffusion的 ControlNet]生成爆火的艺术风格二维码
文章目录 引子 爆火的艺术二维码 这种艺术二维码是如何制作出来的 ControlNet 介绍 ControlNet的限制条件 边缘检测示例 人体姿态检测示例 使用Canny边缘检测和Openpose有什么区别？ 安装稳定扩散控制网C...
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AIGC专栏1——Pytorch搭建DDPM实现图片生成
AIGC专栏1——Pytorch搭建DDPM实现图片生成 学习前言 源码下载地址 网络构建 一、什么是Diffusion 1、加噪过程 2、去噪过程 二、DDPM网络的构建（Unet网络的构建） 三、Diffusion的训练思路 利用D...
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stable diffusion API 调用，超级详细代码示例和说明
本文主要介绍 stable diffusion API 调用，准确来说是对 stable diffusion webui 的 API 调用。接口文档可以查看： http://sd-webui.test.cn/docs 这里的 sd-webui...
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AIGC时代，我们如何使用“黑科技”，解决图像信息安全
前言 在当今社会，图像是信息传播和表达的重要方式之一。但是，随着技术的进步，人们可以轻松使用各种图像编辑软件来篡改、伪造图片，制造出看似真实但实际上虚假的场景。 这种现象无疑是给社会带来了一系列负面影响。首先，大量基于虚假图片产生的诈骗案件层出不穷。...
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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
AIGC实战——深度学习 0. 前言 1. 深度学习基本概念 1.1 基本定义 1.2 非结构化数据 2. 深度神经网络 2.1 神经网络 2.2 学习高级特征 3. TensorFlow 和 Keras 4. 多层感知器 (MLP ...
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带你认识一下多模态对比语言图像预训练CLIP
本文分享自华为云社区《多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限》，作者：汀丶。 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GP...
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视觉感知未来，高德数据采集模型部署实践！
1. 导读 作为DAU过亿的国民出行服务平台，高德地图每天为用户提供海量的检索、定位和导航服务，实现这些服务需要有精准的道路信息，比如电子眼位置、路况信息、交通标识位置信息等。读者是否会好奇，高德是如何感知到现实世界的道路信息，并提供这些数据给用户呢？...
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马里兰&NYU合力解剖神经网络 模型反转用于解释AI生成图像
马里兰&NYU合力解剖神经网络，推出一种新的类反转方法，称为"Plug-In Inversion （PII）"，用于生成神经网络模型的可解释图像。 在神经网络训练中，一些神经元可能永远输出0，被称为"死节点"，而这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐...
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AI视野：Gen-2支持生成4K高清视频；Midjourney推出Style Tuner工具；钉钉 AI 魔法棒正式上线；马斯克𝕏AI团队首批产品曝光
???AI应用 Gen-2史诗级更新 允许用户通过简单文本生成4K高清视频 Runway的AI视频生成工具Gen-2经历了一次重大更新，允许用户通过简单的文本输入来生成4K高清视频，彻底改变了创意软件的方式。 Gen-2体验地址:https://rese...
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AI生图太诡异？马里兰&NYU合力解剖神经网络，CLIP模型神经元形似骷髅头
AI黑盒如何才能解？ 神经网络模型在训练的时，会有些ReLU节点「死亡」，也就是永远输出0，不再有用。 它们往往会被被删除或者忽略。 恰好赶上了模糊了生与死的界限的节日——万圣节，所以这是探索那些「死节点」的好时机。 对于大多数图像生成模型来说，会输出正...
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机器学习 | PyTorch简明教程上篇
前面几篇文章介绍了特征归一化和张量，接下来开始写两篇PyTorch简明教程，主要介绍PyTorch简单实践。 1、四则运算 import torch a = torch.tensor([2, 3, 4] b = torch.tensor([3, 4,...
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机器学习|PyTorch简明教程下篇
接着上篇《PyTorch简明教程上篇》，继续学习多层感知机，卷积神经网络和LSTMNet。 1、多层感知机 多层感知机通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，是一个简单的神经网络，也是深度学习的重要基础，具体图如下： import num...
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Nature：神经网络“举一反三”能力甚至超人类
神经网络具有类似人的“举一反三”能力，甚至超过人类水平？？？ 最近刊于Nature的一篇论文表示找到了证据。 “举一反三”的能力更专业点叫做系统性泛化能力。像小孩子一样，一旦学会了如何“跳”，他们就可以理解如何“向后跳”、“绕锥体跳过两次”。 要知道...
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对人工智能发展至关重要的四种非人工智能技术
虽然人工智能设备和技术已经成为我们生活中必不可少的一部分，但机器智能可能仍然包含可以进行重大改进的领域。 为了填补这些空白，非人工智能技术可以派上用场。 人工智能(AI 是一种具有人工智能的新兴计算机技术。人们普遍认为，我们在日常生活中看到的人工智能应...
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度小满自动机器学习平台实践
一、机器学习平台 首先介绍一下度小满机器学习平台的背景、发展过程以及现状。 1、业务场景 度小满是一家金融科技公司，公司内部的业务场景主要分为三个方面： 智能风控：涉及关系数据挖掘、文本数据挖掘、情感分析等 NLP 技术，及人脸识别等 CV 技术。...