VAE图像压缩

开源图生视频模型技术全景解析

一、核心架构与技术演进（一）模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制，集成3D变分自编码器（VAE）实现图像到视频的时空特征编码。

Liudef06·2025-03-26 05:45

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

-**处理**：使用生成式智能体模型（如GAN、VAE、Diffusion模型等）对输入数据进行分析和鉴定。-**输出**：识别结果（如是否为生成

Geeker-2025·2025-03-25 00:10

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。

芯作者·2025-03-23 14:21

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程

引言学到这里，大家是不是会比较纠结，好像还在持续学习新的东西，未来还有多少基础的东西要学习，才能正常使用ComfyUI呢？这其实需要转变一个心态。AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。同样，生态的各种自定义节点也在持续更新。所以，不可能有个教程把所有未来会用到的知识

聚梦小课堂·2025-03-20 22:42

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。

云梦优选·2025-03-16 18:57

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

1.什么是VAE?VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

（十）Ubuntu 20.04+akiaaa大神 Stable Diffusion整合包 AI绘画教程-外挂VAE模型等快捷设置教程

一、说明我们在运行Stable-Diffusion-webuiclip时初始快捷设置为如图所示我们需要显示“外挂VAE模型”以及“clip终止层数”的快捷设置，我们需要在设置中设置参数二、参数设置依次点击设置

浪淘沙jkp·2025-03-10 14:10

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.1-大模型发展历程之背景与开端）

文章大纲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN

shiter·2025-03-10 01:08

00计算机视觉学习内容

以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

开源文生视频模型：通义万相2.1-文生视频-14B 详情介绍与使用

目录Wan2.1简介关键特性SOTA性能支持消费级GPU多任务处理视觉文本生成强大的视频VAE最新消息

zhangjiaofa·2025-02-28 17:17

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼

AndrewHZ·2025-02-28 00:57

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型，基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

本文将详细探讨ComyUI的基本原理，涵盖其在图像生成中的关键概念，包括潜在空间、VAE模块、噪声处理以及CLIP编码器节点的作用。1.潜在空间的存在与生成效率什么是潜在空间？

技术小甜甜·2025-02-27 17:27

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用

喵手·2025-02-27 09:29

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

ADV212图像压缩芯片调试记录一

项目场景：最近两个月在调试ADV212芯片，目的是在FPGA平台上采用该芯片实现对图像数据的压缩功能。不得不说，这款芯片是我目前遇到的调试起来“较为”复杂的一款芯片了，光芯片手册就有六部分（1.ADV212；2.ADV202_HIPI_mode；3.ADV212_UserGuide；4.ADV212ProgrammingGuide；5.HIPI_mode_overview；6.TechNote_A

cjx_csdn·2025-02-26 21:51

AIGC从入门到实战：ChatGPT 需要懂得写提示词的人

ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC（AI-GeneratedContent），即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE

AI天才研究院·2025-02-23 23:03

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压

无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.

东方佑·2025-02-20 14:52

网页制作03-html,css,javascript初认识のhtml的图像设置

最适合显示色调不连续或具有大面积单一颜色的图像，例如导航条、按钮、图标、徽标或其他具有统一色彩和色调的图像；还可以制作动态图像Jpeg：Giantphotographicexpectgroup，它是一种图像压缩格式

Ama_tor·2025-02-20 09:05

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

变分边界详解

起因当时看VAE论文时有这么一段，但是看完直接一头雾水，这都那跟哪，第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详，只好自己来写一篇，希望能解答后来人的疑惑。

半度、·2025-02-14 21:27

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。

鱼弦·2025-02-09 16:08

个性化音乐生成：生成式AI在音乐推荐与创作中的应用

文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器（VAE）2.生成对抗网络（GAN）3.Transformer模型4.扩散模型（DiffusionModels）技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE

二进制独立开发·2025-02-09 00:34

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（五）：视频生成

一、讯飞绘镜视频生成技术概述讯飞绘镜的视频生成技术主要包含以下几个核心模块：1.视频生成模型：包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（DiffusionModels）等。

爱研究的小牛·2025-02-07 18:10

Stable Diffusion使用样例实践（二）

SD用例实践二、人物类1.现实人物（女性）（训练库：realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors）prompt：Animageofayoungwomaninacasualoutdoorsettingleaningonamodernchai

Allen-Steven·2025-02-07 00:38

Mac M1 Comfyui 使用MMAudio遇到的问题解决？

解决办法：修改代码以CPU运行第一步：找到/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-MMAudio/mmaudio/ext/autoencoder/vae.py文件中的下面这两行代码self.data_mean

福葫芦·2025-02-04 08:55

重参数化（Reparameterization）的原理

重参数化（Reparameterization）的原理重参数化是变分自编码器（VAE）中用来解决可微分性问题的一种技术。

读思辨·2025-01-31 15:21

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。

go5463158465·2025-01-30 11:47

图像处理篇---图像压缩格式&编码格式

文章目录前言图像压缩格式无损压缩（LosslessCompression）1.PNG（PortableNetworkGraphics）2.GIF（GraphicsInterchangeFormat）3.

Ronin-Lotus·2025-01-27 14:40

AIGC算法工程师面试八股文

DiffusionModels和VAE中的重参数化技巧是如何使用的？VAE中的重参数化技巧DiffusionModels中的重参数化技巧3、什么是马尔可夫过程？DDPM中的马尔可夫链是如何定义的？

沉迷单车的追风少年·2025-01-27 09:37

【diffusers极速入门（四）】EMA 操作是什么？

Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系本文将介绍diffusers中常见的EMA操作。

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

Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门（四）】EMA操作是什么？

多恩Stone·2025-01-26 18:52

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。PSNR值越高，表示两幅图像越相似，质量损失越小。

ballball~~·2025-01-17 23:05

LTX-Video 高效视频生成模型，一键处理图片&文字

LTX-Video是由Lightricks在2024年开发的一种视频生成模型，这种模型采用了transformer和Video-VAE技术，能够高效生成高分辨率视频。

·2025-01-17 20:21

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG

亚图跨际·2024-09-15 18:20

使用SVD将图像压缩四分之一（MATLAB）

SVD压缩前后数据量减少的原因在于，通过奇异值分解（SVD），我们将原始数据（如图像）转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性，以及数据中信息的不均匀分布。让我们简单分析一下这个过程为何能减少所需的数据量：数据的结构和相关性高度相关的数据：图像数据往往包含大量的空间相关性，即图像中相邻的像素点在颜色和亮度上通常非常接近。这种高度的相关性意味着原始图像可以通过更少的信息来

superdont·2024-09-13 17:49

【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩（可设置压缩比）【含Matlab源码 4358期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab武动乾坤·2024-09-13 16:14

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的

亚图跨际·2024-08-30 07:36

探索Stable Diffusion：AI在艺术创作中的无限可能

探索StableDiffusion：AI在艺术创作中的无限可能引言一、StableDiffusion简介定义与历史技术原理概述二、工作原理深入解析扩散模型基础逆向扩散过程详解潜空间与变分自编码器(VAE

master_chenchengg·2024-08-29 12:30

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE

2401_83402415·2024-08-28 10:04

Stable Diffusion

原理一、技术架构与组成StableDiffusion由三个主要部分组成：变分自编码器（VAE）、U-Net和一个文本编码器。变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，用于将图像压缩到低维的潜在空间

Covirtue·2024-08-28 03:18

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

亚图跨际·2024-08-26 16:57

算法笔记：空间填充曲线

计算机图形学和图像处理：在图像压缩和像素处理中，利用空间填充曲线的局部保持特性，可以优化图像的存储和访问效率。地理信息系统：空间填充曲线用于地理空间数据索

UQI-LIUWJ·2024-08-22 04:48

诉诸存储和传输的编码

用脑补而不是重传对有损传输进行纠错后，有朋友评论：可现代的图像压缩、数据编码已经很大程度上把可以脑补的空间从传输载荷中沥干了——完美编码下所传输的数据是近乎噪声的没有任何特点的分布。

dog250·2024-02-28 09:20

stable diffusion webui学习总结（3）：参数设置

一、2.5D偏卡通风格参数设置：步骤1、文生图模型：darkSushiMixMixVAE：vae-ft-mse-840000-ema-pruned正面提示词：(masterpiece,highquality

shanesu·2024-02-22 15:03

推荐频道