在本文中，我们的目标是提供深度生成式模型的全面比较，包括扩散模型、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。我将回顾它们的基本原则、优点和缺点。目标是清楚地了解这些模型之间的差异和相似

从预训练的稳定扩散开始，使用原始的稳定扩散VAE将图像x和深度d编码到潜在空间中。通过优化相对于深度潜在代码的标准扩散目标来微调U-Net。图像调节是通过在将两个潜在代码

文章目录对称矩阵及正定性复数矩阵和快速傅里叶变换正定矩阵和最小值相似矩阵和若尔当形奇异值分解线性变换及对应矩阵基变换和图像压缩单元检测3复习左右逆和伪逆期末复习对称矩阵及正定性特征值是实数特征向量垂直=

无监督学习文章目录Course3-Week1-无监督学习1.欢迎1.1Course3简介1.2数学符号约定2.K-means算法2.1K-means算法的步骤2.2代价函数2.3选择聚类数量2.4代码实例-图像压缩

图像压缩是通过减少图像数据量来降低图像文件的大小，从而减少存储空间和传输带宽。有多种图像压缩算法，它们可以分为两大类：有损压缩和无损压缩。

VAE包括两部分：编码器和解码器。编码器（En

I照片修补，我想其实就是余弦变换后增加高频部份，正好与图像压缩相反。

【上色】提取线稿-CSDN博客提取线稿：1：将图片导入到文生图-lineart采样数：30（越高越好，一般20-30之间）提示词：8模型：realisticVisionV51_v51VAE使用（）将岛屿的权重价高

使用Pytorch实现变分自编码器可以结合这篇VAE讲解文章阅读这篇blogpost代码。

：拉普拉斯算子和Sobel算子图像和视频逐渐成为人们生活中信息获取的重要来源，而图像和视频在传输过程中有很多因素可能造成图像模糊，比如不正确的聚焦会产生离焦模糊，景物和照相机的相对运动会造成运动模糊，图像压缩造成的高频成分丢失模糊

文章目录一、StableDiffusion使用二、管线的组成部分1.可变分自编码器（VAE）2.分词器（Tokenizer）和文本编码器（TextEncoder）3.UNet4.调度器（Scheduler

与VAE或流动模型不同，扩散模型是通过固定程序学习的，并且潜在变量具有高维数（与原始数据相同）。

》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇6基于重构概率的VAE

DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：谷歌研究院联合英伟达提出了DreamPose，通过修改起点噪声融入姿态信息，并微调VAE-CLIPadapter注入图片信息，做到pose&image-to-video

评估了四种文本加密分析方法，TS-CSW、TS-RNN、Zou、SeSy，用于分析和训练的样本都由VAE-Stego生产(编码方式使用AC编码)。

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）工程下载：K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩其他：03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩

数字图像处理技术一般包括图像压缩、增强、复原、分割、描述、匹配和识别等几个部分。图像工程，是各种与数字图像有关的技术的总称。这些技术可根据各自的特点分为3个既有联系又有区别的层次：图像处理、图像分析

自然语言处理：生成式模型简介变分自编码器（VAE）生成对抗网络（GAN）自回归模型（AutoregressiveModel）流模型（FlowModel）此博客将从原理、优点和缺点几个方面介绍几种使用较为广泛的生成式模型

在变分自编码器（VAE）中，重参数化技巧是解决优化问题的关键步骤。

一、图片格式、应用场景1、BMP格式BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点--占用磁盘空间过大。所以，目前BMP在单机上

一、实验目的掌握基于算能平台的JPEG压缩编码方法以及开发环境，包括开发主机环境搭建，硬件嵌入式开发板的连接，云平台的配置，编码程序的编译、运行等。二、实验内容搭建实验开发环境，并编写静止图像jpeg格式编解码程序，输入端读取原始图像数据，选择编解码模式，输出压缩编码结果。在目标开发机运行测试，验证开发环境。如果是基于云平台虚拟环境，则需要将编译好的程序代码上传云平台进行测试运行。三、开发环境开发

指定图像压缩应用过滤器加密PDF文件指定密码以限制复制、打印和文件打开。原帖地址http://www.macfans.org/thread-36136-1-1.

ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey摘要图像分割是图像处理和计算机视觉中的关键主题，其应用包括场景理解，医学图像分析，机器人感知，视频监视，增强现实和图像压缩等

数学基础KL散度描绘一个分布p和另一个分布q之间的偏离程度当p(x)==q(x)p(x)==q(x)p(x)==q(x)时散度取得最小值JS散度另一种衡量两个概率分布相似性的方法GAN需要训练两个网络；损失来回波动，不好分辨，不容易收敛；可能会学到一些不希望学到的东西，即不好掌控鉴别器D预测给定的真实样本的概率，并区分真假样本生成器G通过学习数据分布，生成假样本以欺骗判别器获得一个高的数据分布，两

1.背景BMP可以说是图像中最简单的格式了，没有图像压缩算法，基本可以看做图像的RGB裸数据加了一些基本的metadata构成。

VAE模型及pytorch实现VAE模型推导部分最小化KL散度推导代码部分损失函数Encoder部分Decoder部分VAE整体架构VAE问题参考资料VAE（变分自编码器）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想

概念扩散模型DVAE（DiffusionVariationalAutoencoder）是一种结合了变分自动编码器（VAE）和扩散过程的生成模型。

由于其双射构造和高效可逆性，INN被用于各种推理任务，如图像隐藏、图像重缩放、图像着色、图像压缩和视频超分辨率等等。

文中涉及的概念Few-shotlearning每个类只有很少的可见例子（一般小于10），训练一个模型对其分类。Zero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对不可见的例子进行分类。Generalizedzero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对所有的例子进行分类。Multi-modalal

归一化流是生成模型家族的一部分，其中包括变分自动编码器(VAE)(Kingma&Welling,2013)和生成对抗网络(GAN)(Goodfellow等人,2014)。

扩散模型Diffusionmodel|DDPM论文原文：DenoisingDiffusionProbabilisticModel前言—和VAE的联系DDPM实际上是VAE而不是扩散模型多步扩散DDPM将

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1、DCT变换原理4.2、基于DCT的图像压缩4.3、基于DCT的图像解压缩5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2

前言  思路大致是降低图片质量缩小图片大小，加了一个循环判断，如果图像大小不在要求范围内，图像质量就从100递减，以5递减图片质量直到图像压缩到这个范围内。

文/王册李（一）初识许嵩，是在网络上，那时候，他叫Vae。第一次辨别出许嵩的声音，是听到他的《单人旅途》，某一年初夏，宿舍内，室友的手机在播放。而听的第一首许嵩的歌，我已经记不清了。

Huffman编码原理哈夫曼算法原理Wikipedia上面说的很清楚了，这里我就不再赘述，直接贴过来了。1952年,DavidA.Huffman提出了一个不同的算法，这个算法可以为任何的可能性提供出一个理想的树。香农-范诺编码（Shanno-Fano）是从树的根节点到叶子节点所进行的的编码，哈夫曼编码算法却是从相反的方向，暨从叶子节点到根节点的方向编码的。为每个符号建立一个叶子节点，并加上其相应的

图形压缩算法设计与分析（c++）下面是几个讲解的比较好的视频北大公开课，屈婉玲教授东北大学，郭楠老师1东北大学，郭楠老师2上面的这几个视频对学习图像压缩都有很大的帮助，建议看一看。

最近听说一种图像格式比较流行，想起我曾经是做图像压缩的emmmm，就来研究一下。QOI（QuiteOKImageFormat），很好的图像格式（git链接），能快速地无损压缩图像。

文章首发于我的个人博客1.LZW基础概念之前提到的算术编码、霍夫曼编码等技术集中在消除编码的冗余上，而本文要讲的LZW编码是一种针对空间冗余的无误差压缩方法。LZW算法o又叫“串表压缩算法”，就是通过建立一个将字符串和其对应的记号构成的表(把已经出现过的字符串映射到记号上)，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。需要注意的是，LZW算法中字符串和记号的对应关系是在压缩的过程中动态生成的，并且隐

•Fundamentals压缩率：压缩前比上压缩后相对数据冗余：压缩比越大，相对冗余越大二维灰度阵列（理解为一个个像素）是人们观察和解释图像的首选格式，并且以它作为判定所有其他表示的标准，然而，当它变成紧凑的图像表示时，这些格式就远不是最佳格式了。通常用于人类观看和解释的2-D像素阵列必须转换为一种更有效(但通常是“非视觉”)的格式–Pixeldifferences像素差–Run-lengths游

Matlab系列之小波分析应用：图像去噪与压缩前言图像噪声去噪步骤应用实例运行结果应用实例运行结果图像压缩应用实例运行结果结果1结果2结语更多精彩，等你发现~前言本篇把小波分析应用在图像处理中的去噪以及压缩进行了简单介绍与实例应用

在本指南中，我们将分享用于图像压缩的最佳免费图像优化工具。许多照片编辑程序（例如AdobePhotoshop）都会优化图像。但是，根据您的预算，这些计划可能是您无法承担的费用。

1.4CrossAttnDownBlock2D1.4.1ResnetBlock2D1.4.2Transformer2DModel1.4.2.1BasicTransformerBlock1.4.2.1.1SelfAttention1.4.2.1.2CrossAttention2VAE3CLIP

本文的解决办法：训练了一个离散变分自编码器(dVAE)，将每个256×256RGB图像压缩成一个32×32

AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接

讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、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

技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：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

教程https://avandekleut.github.io/vae/这个教程超好这里需要强调的是，VAE的实现部分，除了Encoder部分和普通的autoencoder不一样，其Decoder部分和普通的

论文地址;[1512.09300]Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric(arxiv.org)/一、Introduction主要讲了深度学习中生成模型存在的问题，即常用的相似度度量方式（使用元素误差度量）对于学习良好的生成模型存在一定的障碍，并提出了一种新的方法——使用学习到的相似度度量方式来改善生成模型的性能。同时，该部分还介绍

【深度学习项目】用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器（代码详解）一、简介二、用于图像压缩的CNN自动编码器1.导入库2.加载MNIST数据3.预处理图像数据4.探索性数据分析5.模型创建6.训练模型

其实除了VAE自监督外，引入语义属性来约束生成特征的质量。感觉解纠缠这个说法有点扯淡。语义相关模块的作用其实就是把语义属性也作为标签。