大脑活动到图像，StableDiffusion能重建。如果人工智能可以解读你的想象，将你脑海中的图像变成现实，那会怎样？虽然这听起来有点赛博朋克。但最近发表的一篇论文，让AI圈吵翻了天。这篇论文发现，他们使用最近非常火的StableDiffusion，就能重建大脑活动中的高分辨率、高精

▼今天给大家分享的是**开源免费StableDiffusion教程无需魔法一键安装使用！**下载包里面有安装教程，大家如果有需要自行下载就可以了。StableDiffusion是基于LatentDiffusionModel（LDM）的，LDM是一款顶尖的文转图合成技术。在了解LDM的工作原理之前，让我们先看看什么是

本文来源公众号“天才程序员周弈帆”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：StableDiffusion解读（二）：论文精读【小小题外话】端午安康！在上一篇文章天才程序员周弈帆|StableDiffusion解读（一）：回顾早期工作-CSDN博客中，我们梳理了基于自编码器（AE）的图像生成模型的发展脉络，并

    经纬恒润的自适应远光系统——ADB（AdaptiveDrivingBeam）是一种能够根据路况自适应变换远光光型的智能远光控制系统。根据本车行驶状态、环境状态以及道路车辆状态，ADB系统自动为驾驶员开启或退出远光。同时，根据车辆前方视野中的车辆位置，自适应变换远光光型，以避免对其

英文名称:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels中文名称:使用潜空间扩散模型合成高分辨率图像地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9878449/代码:https://github.com/CompVis/latent-diffusion作者：RobinRombach日期:2022-06-01引用:2

总览  原始的扩散模型训练及推理是在像素空间进行的，这将耗费大量的GPU和能量资源。为了缓解这一状况，作者提出了一种方案，将高分辨率图像的合成过程分解为两个过程：图像编解码和隐特征空间扩散。图像编码器将像素空间中图像编码为隐特征latentcode（生成过程不需要此步骤）扩散模