误差扩散

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。
OpenCSG·2025-01-28 13:20

探索 Meissonic：文本到图像生成的新星

目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天，文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点
zhangjiaofa·2025-01-28 02:34

[论文精读]Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

发布链接：http://arxiv.org/abs/2208.11970文章详细讨论了扩散模型（DiffusionModels）作为一种生成模型的工作原理，并从多个角度解释其背后的数学机制。
0x211·2025-01-27 16:26

Github 2024-05-28 Python开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目10TypeScript项目2HTML项目1稳定扩散WebUI创建周期：512天开发语言：Python协议类型：GNUAfferoGeneralPublicLicensev3.0Star
老孙正经胡说·2025-01-27 16:19

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的微调技术详解

它基于扩散模型（DiffusionModel）的架构，能够生成高质量的图像，并且在文本到图像（Text-to-Image）任务中展现了强大的能力。然而，尽管SD3.5在通用图像生成任务中
zhangjiaofa·2025-01-27 08:28

ADC与DAC(PWM)

离散信号通常用二进制表示，可以用比特作为单位，离散值个数就是2N2^N2NADC转换误差以
tadus_zeng·2025-01-27 07:56

【diffusers极速入门（四）】EMA 操作是什么？

【diffusers极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？
多恩Stone·2025-01-26 18:52

【diffusers极速入门（六）】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解

【diffusers极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？
多恩Stone·2025-01-26 18:52

Diffusion中guidance_scale 的理解

1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
不当菜鸡的程序媛·2025-01-26 18:50

如何训练Stable Diffusion 模型

StableDiffusion是一种基于扩散模型的生成式AI，能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤，包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。
俊偉·2025-01-25 00:59

基于 React hooks + Typescript + Cesium 实现通视分析

用户在模型上选取任意两点之间是否可以互相可见的技术方法，主要用于判断任意两点之间能否通视；图层管理（√）dom点扩散（√）轨迹回放（√）测量（√）坐标拾取（√）加载模型数据，拾取三维模型（√）geoserver
jiegiser#·2025-01-24 22:16

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图
加勒比考斯·2025-01-24 14:44

c++ 与 Matlab 程序的数据比对

文章目录背景环境数据保存数据加载背景***避免数据精度误差，快速对比变量***环境c++下载https://github.com/BlueBrain/HighFive以及hdf5库在vs中配置库数据保存
一路冰雨·2025-01-24 03:08

基于卡尔曼滤波的系统参数辨识matlab仿真

4.本算法原理4.1、卡尔曼滤波的基本原理4.2、基于卡尔曼滤波的系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述通过kalman滤波的方法，对系统的参数进行辨识，整个程序仿真输出参数辨识的收敛过程，参数辨识误差
软件算法开发·2025-01-24 02:37

EMO2: 情感表达驱动的语音控制头像视频生成

在第二阶段，我们采用扩散模型合成视频帧，结合第一阶段生成的
AIGC探路者·2025-01-24 01:29

SG3525的使用（含原理图及阻容值）

1脚和2脚分别是芯片内部误差放大器的反相输入端和同向输入端。当1脚电压比2脚电压高时，输出的PWM占空比增加
白粥行·2025-01-23 23:39

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络
墨枣·2025-01-23 05:02

华为OD机试E卷 --矩阵扩散--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

其中值为1的成员具备扩散性，每经过1s，将上下左右值为0的成员同化为1。二维数组的成员初始值都为0，将第[i,j]和[k,l]两个个位置上元素修改成1后，求矩阵的所有元素变为1需要多长时间。
飞码创造者·2025-01-22 16:49

2020年第11届蓝桥杯国赛javaC组

109841937https://blog.csdn.net/imreal_/article/details/114272929https://www.dtmao.cc/news_show_375163.shtmlC扩散
涤生啊·2025-01-22 12:40

腾讯 Hunyuan3D-2： 高分辨率3D 资产生成

幸运的是，腾讯的Hunyuan3D-2项目为我们带来了新的希望，它通过大规模扩散模型实现了高分辨率3D资产的高效生成。项目简介Hunyuan3D-
云樱梦海·2025-01-22 11:33

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
好评笔记·2025-01-22 10:21

东南大学研究生-数值分析上机题（2023）Python 1 绪论

舍入误差与有效数1.1题目设SN=∑j=2N1j2−1S_N=\sum\limits_{j=2}^{N}\displaystyle\frac{1}{j^2-1}SN=j=2∑Nj2−11其精确值为12(
天空的蓝耀·2025-01-21 23:31

开源AI图像工具—Stable Diffusion

StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM

今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下：clc;closeall;X=imread('q1.tif');%读取图像Y=imread('q2.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型X=double(
lingllllove·2025-01-21 08:19

路径规划：环境适应性路径规划_（7）.路径规划的不确定性处理

不确定性可以来源于多种因素，包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。
zhubeibei168·2025-01-21 07:36

【ORB-SLAM2：九、BA优化】

通过最小化图结构中的重投影误差，BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开，从图优化工具简介到优化函数分类，再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。
KeyPan·2025-01-21 03:28

【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌
wlz249·2025-01-20 21:03

PID控制器闭环系统工作原理

从设定点到目标值的输入，再到传感器测量的实际输出值，整个系统通过比较器计算误差，并利用PID控制器（包含比例、积分和微分项）生成控制动作。
·2025-01-20 13:31

3d系统误差分析

系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中，评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异，来衡量标定的准确性。
Ai智享·2025-01-20 07:16

matplotlib怎么画——柱形篇

的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值（默认为0）,tick_label=柱形对应的刻度标签,xerr=如果未设为None，则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒
会蹦的鱼·2025-01-19 23:49

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4
小小小小祥·2025-01-19 15:40

最长回文字串的多种解法（java）

文章目录1.暴力解法2.中心扩散法3.动态规划法题目要求:给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串1.暴力解法列举所有子串；将字符串分解为字符数组char[]arr,方便后续判断是否为回文字符串，接着使用两层
心 -·2025-01-18 19:39

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用
KeyPan·2025-01-17 15:23

算法之图论

连接图有向图问题无向图问题无向图最短路径127.单词接龙-力扣（LeetCode）分析：对于无向图最短路径问题，建议使用BFS（对点的扩展关联（扩散迭代方式））。
专业刷题Pia·2025-01-17 14:14

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

优化损失函数：根据任务特点选择合适的损失函数，例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数
KeyPan·2025-01-17 13:35

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

例如在表单功能从简单到复杂的迭代过程中，手动测试成本会指数级增长且可能无法完成所有测试，此时引入自动化测试能提升效率、保证测试覆盖范围、减少误差和遗漏、实现用例重复使用等。
·2025-01-17 10:27

PID算法基础

1.基础介绍PID（比例-积分-微分）是一种常用的控制器，通常用于调节过程控制系统中的稳态误差。它是由三个基本部分组成的：比例（P）、积分（I）和微分（D）。
weixin_52799893·2025-01-16 23:59

显卡的结构和工作原理及发展历史与现状

目前显卡主要采用黄色和绿色PCB板，而蓝色、黑色、红色等也有出现，虽然颜色并不影响性能，但它们在一定程度上会影响到显卡出厂检验时的误差率。显卡的下端有一组“金手指”（显卡接口），它可以插入
pizi0475·2025-01-16 21:48

ComfyUI - 基于节点流程的 AI 绘图操作界面

ComfyUI不仅是一个用户界面（UI），还是一个具有强大功能和高度模块化设计的系统，其GitHub页面描述它为“最强大且模块化的稳定扩散GUI、API和后端，带有图形/节点界面”。Co
小众AI·2025-01-16 17:40

智能化河流水位与流量监测系统：提升水资源管理与环境保护

传统的人工测量方法虽然有效，但存在一定的局限性，如人工误差、监测频率低以及对突发事件反应慢等问题。
DX_水位流量监测·2025-01-16 15:44

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------
寻找你83497·2024-09-16 08:39

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差
极客Array·2024-09-16 00:23

神经网络-损失函数

文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction
红米煮粥·2024-09-15 22:03

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。
Star_.·2024-09-15 22:59

班主任修炼之放下身段

二班好像得了瘟疫，扩散很快！上周有一位学生没有写作业，我批评了，让他补完，谁知第二天检查时，他居然没有补，而且还传染了两个。
任米荣·2024-09-15 21:42

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异
亚图跨际·2024-09-15 18:50

什么叫做欲望

欲望是无形的东西，清高的人，以为他没有，冷笑着，路过包子铺，路过蛋糕店，路过美食街，然后，一切都变了，所有的一切，都被激发而出，像黑暗势力一般，席卷而来，无限蔓延，扩散而开，侵蚀着稚嫩的心，放佛再说，这才是你内心真正想要的东西
续淡蓝色的记忆·2024-09-15 10:05

欺诈文本分类检测（十四）：GPTQ量化模型

GPTQ的核心思想在于：将所有权重压缩到8位或4位量化中，通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中，它将动态地将权重解量化为float16，以提高性能，
沉下心来学鲁班·2024-09-15 06:54
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