SciTech-BigDataAIML-Algorithm-Heuristic启发式-StatisticalModel(统计概率模型)的一种TopicsModel(主题模型)LDA(LatentDirichiletAllocation)TopicsModel主题模型。LDA(LatentDirichiletAllocation,潜在狄利克雷分布)是一种TopicsModel(主题模型),用于在Lar

写在前面原文：https://arxiv.org/abs/2112.10752Github：https://github.com/CompVis/latent-diffusion?tab=readme-ov-file参考：https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/关键词：stablediffusion，LDMs阅读理由：对DM高消耗的优化，解决速度问题。看一下优化思路，

1、VAE内补编码器例如：想要只改变图像中女孩头发颜色，如果不想写提示词的小伙伴，可以通过提示词反推插件，反推出提示词，然后复制到正向提示词框内，（这里其实可以直接连接到正向提示词，在排除标签栏填上需要排除的提示词就OK，不用复制）去掉以前头发颜色的提示词，加入新的头发颜色提示

生成对抗网络（GAN）中的隐空间（latentspace）是一个潜在的多维向量空间，其中每个向量表示一个潜在的特征或属性。GAN通过学习从隐空间到数据空间的映射来生成具有逼真度的图像或数据。隐空间的概念在许多生成模型中都有应用，并且可以用于控制和生成不同风格或变化的图像。一、什么是

一、介绍本篇来介绍下图生图的流程，图生图只是在文生图基础上做了一点点的改动，再结合原理查看，你会发现和文生图类似。二、流程步骤回顾一下上一篇的文生图的完整流程采样器通过模型形成一个Latentspace我们输入的参数有textprompt，通过clip编码器，是由模型提供的，变成token

LCM是什么在人工智能领域，图像生成技术一直是研究的热点。然而，尽管取得了显著进展，现有技术如StableDiffusion等在生成高质量图像时仍面临速度瓶颈。多步迭代采样过程不仅耗时，而且增加了推理成本，限制了这些技术在实时应用场景中的潜力。为了解决上述问题，清华大学交叉信息研究

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24647最近我们被客户要求撰写关于LCMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性混合模型假设N个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线Xi(t)β描述。背景和定义相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由G潜在类

论文标题：UniformedStudentsStudent-TeacherAnomalyDetectionWithDiscriminativeLatentEmbbeddings论文作者： PaulBergmann MichaelFauser DavidSattlegger CarstenSteger论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Bergmann_Uninformed

目录概SinkHornoperatorMeanG.E.,BelangerD.,LindermanC.andSnoekJ.Learninglatentpermutationswithgumbel-sinkhornnetworks.ICLR,2018.概本文提出了一种自动学习permutations的方法.SinkHornoperatorSinkHornoperator的操作流程如下:\[S^{0}(

NanG,GuoZ,SekulićI,etal.Reasoningwithlatentstructurerefinementfordocument-levelrelationextraction[J].arXivpreprintarXiv:2005.06312,2020.代码和预训练模型的github链接LSR模型本文提出了用于文档级关系提取任务的LatentStructureRefinement(L

名称[VQ-GAN](TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis)时间：CVPR2021oral21.06机构：HeidelbergCollaboratoryforImageProcessing,IWR,HeidelbergUniversity,GermanyTL;DRTransformer优势在于能较好地长距离建模sequence数据，而CNN优势是天生对局部

名称DiT:ScalableDiffusionModelswithTransformers时间：23/03机构：UCBerkeley&&NYUTL;DR提出首个基于Transformer的DiffusionModel，效果打败SD，并且DiT在图像生成任务上随着Flops增加效果会降低，比较符合scalinglaw。后续sora的DM也使用该网络架构。Method网络结构整

名称StableDiffusion,High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsTL;DR这篇文章介绍了一种名为潜在扩散模型（LatentDiffusionModels,LDMs）的新型高分辨率图像合成方法。LDMs通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型，实现了在有限计算资源下训练高

BootstrapYourOwnLatentANewApproachtoSelf-SupervisedLearning论文阅读笔记Abstract​ 我们提出了BYOL，一种新的自监督图像表示学习的方法。BYOL依赖于两个神经网络，即在线网络和目标网络，它们相互作用和相互学习。从一个图像的增广视图出发，我们训练在线网络来预测同一图

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1.AutoEncoderAutoEncoder（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）：将输入数据映射到潜在表示空

【个人笔记】：笔记（ALatentHiddenMarkovModelforProcessData）\SummaryResponseprocessdatafromcomputer-basedproblem-solvingitemsdescriberespondents'problem-solvingprocessesassequencesofactions.Suchdataprovideavaluablesourcefor

1.Pretitle:LatentConsistencyModels:SynthesizingHigh-ResolutionImageswithFew-StepInferenceaccepted:arXiv2023(ICLR2024Submission)paper:https://arxiv.org/abs/2303.01469code:https://github.com/openai/consistency_modelsref:https://mp.wei

引言LDA(LatentDirichletAllocation)称为潜在狄利克雷分布，是文本语义分析中比较重要的一个模型，同时，LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识，这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识，也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解，在这里对基本知识以及LDA的相关知识进

 在研究stylelatentspace的概念时，我得到了对自编码器为何Work的解释：因为模型需要重建压缩数据，所以它必须学会存储所有相关信息并忽略噪声。这就是数据压缩的价值——它允许我们摆脱任何无关的信息，只关注最重要的特征。 

Pretitle:SDXL:ImprovingLatentDiffusionModelsforHigh-ResolutionImageSynthesisaccepted:arXiv2023paper:https://arxiv.org/abs/2307.01952code:https://github.com/Stability-AI/generative-models关键词：imagesynthesis,stablediffusion,SDXL,AICG

目录源码拷贝虚拟环境VSCode带命令行参数运行py文件问题记录此方式在服务器（Ubuntu）上安装StableDiffusion，使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。注意：使用VSCode连接服务器远程开发调试，代码中的相对路径是打开文件夹的路径，并不是当前

1.概述本文的目标是概括性介绍一下StableDiffusion，谈不上对StableDiffusion原理的介绍，更不用谈介绍清楚复杂的数学推导，因为整个StableDiffusion系统的任何一个模块都不是能通过一篇博客就能简单的弄清楚的，所以本文的目标就是说明清楚StableDiffusion的结构，另外并通过一个fin

写在前面：虽说自己肯定对外宣称自己是搞CV的，但是其实在自己接近两年半（

目录概大概流程代码RombachR.,BlattmannA.,LorenzD.,EsserP.andOmmerB.High-resolutionimagesynthesiswithlatentdiffusionmodels.InIEEEComputerV