随着人工智能技术的快速发展，AI换脸技术逐渐走入大众视野，成为一种既有趣又实用的技术。从早期的DeepFace到后来的Faceswap，再到如今的Rope，每一次技术的革新都带来了更高效、更自然的换脸体验。Rope作为当前市场上最炙手可热的AI换脸软件之一，以其强大的功能、简洁的操作界面以及广

原因是因为一些基本库和model不匹配了：Q：rope_scalingmustbeadictionarywithwithtwofields,nameandfactor,got{'factor':8.0,'low_freq_factor':1.0,'high_freq_factor':4.0,'original_max_position_embeddings':8192,'r

Lag-Llamalagllama是为单变量概率预测而构建的。它使用不依赖于频率的通用方法来标记时间序列数据。这样模型可以很好地推广到不可见的频率。它利用Transformer体系结构和分布头来解析输入令牌，并将它们映射到具有置信区间的未来预测。一、具有滞后特征的标记laglllama的

整体不到1h前20min讲了一个项目，没太详细问。然后八股：Llama2架构(embedding,transformerblock,LMhead)Llama2transformerblock里做了哪些改变(RMSNorm,RoPE,SwiGLU,PreNorm不太清楚说全了没)为什么用RMSNorm不用LayerNorm(答参数量少，不太对)为什么用RoPE不用绝

今天给大家介绍RopeDFM版本！RopeDFM是Rope软件中支持DeepFaceLab（DFL）模型训练的版本。DeepFaceLab是一款经典的AI换脸工具，它通过深度学习实现图片和视频中的人脸识别和交换。然而，想要通过DeepFaceLab获得专业级的效果，不仅难度大，时间成本也相当高，训练模型也是个不小的挑战。但如果

长度外推为在不需要对模型进行额外训练的情况下，模型可以处理更长的序列。本篇文章主要介绍目前大模型用到的一些长度外推技术，包括以RoPE为基础进行位置插值、NTK-aware、动态NTK、NTK-by-parts和YaRN。关于RoPE，可参见我的上一篇博客LLM学习笔记-位置编码篇位置插值回想一下Tran

一、长文本的核心问题与解决方向1.1文本长度与显存及计算量之关系要研究清楚长文本的问题，首先应该搞清楚文本长度在模型中的地位与影响。那么我们便以Decoder-base的模型为例来进行分析1.1.1模型参数量Decoder-base的模型主要包括3个部分：embedding,decoder-laye

1.位置编码对于NLP模型的作用             位置编码（PositionalEncoding）在大模型（例如Transformer架构）中起到了非常重要的作用。没有位置编码的信息，模型会丧失序列的顺序信息，导致模型退化成一个简单的“词袋模型”（BagofWordsmodel）。        在Tra

大家好 今天要跟大家介绍的是一款速度超快的换脸AI——Rope的最新版本。这款软件最让人惊艳的地方是融合换脸和脸部区域控制换脸。你别看他只有区区4K多stars除了它的换脸速度让人惊艳之外，这个工具还支持多张照片同时进行换脸。也就是说，你可以选几张人脸照片，算法会自动融合这

RoPE流程总结&RoPE介绍通过绝对位置编码起到相对位置编码的效果，寻找一个函数\(f,g\)，使得\(<f_{q}\left(x_{m},m\right),f_{k}\left(x_{n},n\right)>=g\left(x_{m},x_{n},m-n\right)\)这里的RoPE是在计算Attention的过程中引入的。首先对于一个token的嵌入\(x\)，通过\(

原始代码：shader_typeparticles;uniformintamount:hint_range(1,1000)=8;uniformfloatmax_rope_distance:hint_range(1.0,1000.0)=20.0;uniformfloatscale:hint_range(0.0,10.0)=1.0;uniformvec3start=vec3(-5.0,5.0,0.0);uniformvec3end

我用的老版本的gui，所以跟新版本估计有偏差。但是安装方式一样地址https://github.com/Hillobar/Rope/tree/main要先安装ffmpeghttps://www.cnblogs.com/qcy-blog/p/18173656安装Rope，先克隆到本地condacreate-nRopepython=3.10.13condaactivateRopepython-mpipins

随着AI技术的广泛运用，市面上的换脸软件也多了起来，今天给各位介绍其中的王者Rope！先上两个动图，给大伙看看效果rope是如何实现这种自然的效果呢？这得益于机器学习技术的不断发展，rope经过深度神经网络的无数次迭代优化，最终得出的模型可以自动学习和识别视频中的人脸特征，它可以在不

自2017年发表“ AttentionIsAllYouNeed ”论文以来，Transformer架构一直是自然语言处理(NLP)领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码(RoPE)的引入，2022年标志着该领域的重大发展。旋转位置嵌入是最先进的NLP位置嵌入技术。大多数流行的大型语言模

当前版本为本文的尝鲜版，稳定版尚未发布：位置编码：https://zhuanlan.zhihu.com/p/454482273transformer的sin位置编码本身已经包含了相对位置信息，本身就是一种包含相对信息的绝对位置编码。因为它符合一种形式：\[PE_{t+k}=f(k)\cdotPE(t)\]而这种编码一种比较尴尬的地方就在于，这

RotaryEmbedding#旋转位置嵌入，应用于每一层Q和KclassRotaryEmbedding(nn.Module):def__init__(self,dim,rope_ratio=1,original_impl=False,device=None,dtype=None):super().__init__()#除法项定义inv_freq=1.0/(10000**(to

随着AIGC的火爆，AI换脸技术也被广泛应用于娱乐、广告、电影制作等领域，本期文章系统介绍了市面上超火的4款AI软件换脸整合包收录了全部4款AI工具，请按照需要选择下载：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1ur-frPRQvpmNCVYv09apRg?pwd=5egk  1.Roop 作为AI换脸领域的鼻祖，Roop的

Alicehasnballoonsarrangedonarope.Youaregivena0-indexedstringcolorswherecolors[i]isthecoloroftheithballoon.Alicewantstheropetobecolorful.Shedoesnotwanttwoconsecutiveballoonstobeofthesamecolor,sosheasksBobfor

关键代码的理解:classLlamaRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6):"""LlamaRMSNormisequivalenttoT5LayerNorm"""super().__init__()self.weight=nn.Parameter(to

 随着AI技术的广泛运用，市面上的换脸软件也多了起来，今天给各位介绍其中的王者Rope！先上两个动图，给大伙看看效果  rope是如何实现这种自然的效果呢？这得益于机器学习技术的不断发展，rope经过深度神经网络的无数次迭代优化，最终得出的模型可以自动学习和识别视频中的人脸特征，它

目录概RoPESuJ.,LuY.,PanS.,MurtadhaA.,WenB.andLiuY.RoFormer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding.概原作者的博客已经讲得非常到位了:[here]and[there].RoPERoPE是一种相对位置编码,特点是它可以像绝对位置编码一样,在embeddi

pbds大法好头文件及命名空间#include<bits/extc++.h>usingnamespace__gnu_pbds;调用tree<pair<int,int>,null_type,less<pair<int,int>>,rb_tree_tag,tree_order_statistics_node_update>rbt;tree<pair<int,int>,null_type,less<pai

rope:#include<ext/rope>usingnamespace__gnu_cxx; 定义方法：rope<变量类型>变量名称;人话解释：超级string算法解释：块状链表（即讲链表与数组的优势结合，形成分块思想）用途解释：这本来是一个用于快速操作string的工具，却一般被定义成int，然后用作可持久化线段树！insert(intpos,s

头文件：#include<ext/rope>命名空间：usingnamespace__gnu_cxxropetest;test.push_back(x);//在末尾添加xps:注意当test为rope<char>类型时只能添加单个字符而不能是字符串。test.insert(pos,x);//在pos插入xtest.erase(pos,x);//从pos开始删除x个test.copy(pos,

roperope是c++__gnu_pbds里的一个STL，实现是可持久化平衡树。enum{_S_max_rope_depth=45};staticconstunsignedlong_S_min_len[_RopeRep::_S_max_rope_depth+1];//斐波那契数列staticbool_S_is_balanced(_RopeRep*__r){return(__r->_M_size>=_S_min_l