VAE

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

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

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

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其三

文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA

大鸟仙童·2024-02-20 21:06

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

Stable Diffusion XL总结

Base模型由U-Net，VAE，CLIPTextEnco

研三小学渣·2024-02-20 03:29

Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）粗浅的理解

Auto-EncodingVariationalBayes（VAE）粗浅的理解VAE作为生成模型的一种，能够通过改变latentspace来生成和训练时不一样的样本。

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

无需部署，即开即用AI绘画

用户太多，生图需要排队LoRA训练左侧菜单栏点击训练我的LoRA进行参数设置>上传训练图片>输入触发词，根据需要修改裁剪方式、尺寸等>裁剪/打标>点击开始训练生图步骤点击左侧菜单栏在线生成，选择大模型、VAE

weixin_45597589·2024-02-14 22:34

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

Dall-E的核心技术基于变分自编码器（VAE）和GPT模型。VAE是一种生成模型，

·2024-02-11 18:24

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders(VAE

暖焱·2024-02-11 02:14

「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作，针对时间序列疾病预测的问题，提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程，并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图

Sternstunden·2024-02-09 01:09

DEEP VARIATIONAL INFORMATION BOTTLENECK

第一部分准备内容在阅读此论文之前，需对VAE、VariationalInference（变分推断）以及InformationBottleneck有所了解，借此

Aiqz·2024-02-07 23:04

Stable Diffusion 模型下载：majicMIX fantasy 麦橘幻想

条目内容类型大模型基础模型SD1.5来源CIVITAI作者Merjic文件名称majicmixFantasy_v30Vae.safetensors文件大小1

水滴技术·2024-02-07 11:22

深入理解vqvae

从AE和VAE说起AE（AutoEncoder，自编码器）是非常经典的一种自监督表征学习方法，它由编码器encoder和解码器decoder构成，编码器提取输入图像的低维特

Adenialzz·2024-02-07 06:50

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

CNN，GAN，AE和VAE概述理解卷积神经网络？看这篇论文就够了深度卷积神经网络的高级主题卷积神经网络的特征是如何学习的？教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南空洞卷积（Dil

城市中迷途小书童·2024-02-06 02:18

stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别

tab=readme-ov-file#reference-sampling-script对于1.5模型，其中可能包括四部分：标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。

ASKCOS·2024-02-05 12:08

AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化（离散化）的自编码器

文章目录AutoEncoder自动编码器（一）AutoEncoder的基本架构（二）AutoEncoder的概率理解（三）AutoEncoder的局限VAE变分自编码器（VariationalAutoEncoder

丁希希哇·2024-02-04 14:43

（2021|NIPS，VQ-VAE，精度瓶颈松弛，三明治层归一化，CapLoss）CogView：通过转换器掌握文本到图像的生成

CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1

EDPJ·2024-02-03 19:18

深入探索 Stable Diffusion：AI图像创新的新纪元

StableDiffusion：AI图像创新的新纪元介绍StableDiffusion的核心功能和应用场景StableDiffusion架构解析深入StableDiffusion的关键组件变分自编码器（VAE

walkskyer·2024-02-03 13:16

深度学习有何新进展？

首先，一些研究人员提出了新的深度学习结构，如变分自编码器（VariationalAutoencoders,VAE）和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）。

博瓦科技·2024-02-01 11:31

为什么有这么多人只爱许嵩

当众多明星在不停地圈钱时，他却埋头做音乐，坚持所有歌曲不收费，甚至为了他的粉丝们专门打造了一个APP-Vae+，亏本运营。一个几乎不做任何宣传的歌手，却拥有大批死忠粉。

阳光下的野太阳花·2024-01-31 08:27

自监督学习

其中生成式自监督学习的代表是VAE和GAN，他们利用一个生成器来学习真实的样本分布，不需要提供负样本就可以学习到一个生成器。判别式监督模型的任务难度要低一些，典型的

Icevivina·2024-01-28 12:53

stable diffusion学习笔记——文生图（一）

vae模型vae模型的全名叫变分自编码器，这里先不讲解原理。在AI绘图中主要的作用是起到画面滤镜的效果。目前较多的大模型都是自带vae的，因此这里不需要额外设置，修改成NONE

师范大学生·2024-01-28 09:02

Stable Diffusion 笔记一：网络结构拆解

SD由三大组件组成：VAE，CLIP，Unet。一VAE：VAE是VariationalAutoencoder的缩写，中文名变分自编码器，是一种基于深度学习的生成模型。

朱小丰·2024-01-27 21:00

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

【论文笔记】VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers

论文标题：VideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers论文代码：https://wilson1yan.github.io/videogpt/index.html.论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.10157发表时间：2021年9月Abstract作者提出了VideoGPT：一种概念上简单的架构，用于将基于似然的生

来自γ星的赛亚人·2024-01-26 06:48

VideoGPT：使用VQ-VAE和Transformers的视频生成

1TitleVideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers（WilsonYan，YunzhiZhang，PieterAbbeel，AravindSrinivas）2ConlusionThispaperpresentVideoGPT:aconceptuallysimplearchitectureforscalinglikelihoodbasedg

umbrellazg·2024-01-26 06:16

InsCode Stable Diffusion 美图活动投稿

/inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion模型相关版本和参数配置：模型：cetusversion4.WRgK.safetensors[b42b09ff12]VAE

Binarydog_Lee·2024-01-25 16:59

【AI折腾录】stable web ui基础【sd安装、lora vae embedding hyperwork等基础概念】

目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora

|Ringleader|·2024-01-22 13:12

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

本文讲解，模型底模，VAE美化模型，Lora模型，hypernetwork。

Dlimeng聊AI·2024-01-22 11:36

变分自编码器（VAE）详细解读-笔记

文章目录本文的符号表回顾VAE初现分布标准化重参数技巧本质是什么？为什么选择正态分布？变分在哪里？

monkeyhlj·2024-01-22 07:30

m2安装SD报错及解决方案

报错一：LaunchingWebUIwitharguments:--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-vae--use-cpuinterrogatenomodule'xformers

呼伦贝尔-钢蛋儿·2024-01-21 21:08

8、VAE:变分自编码器

目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域，数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。

O_meGa·2024-01-21 21:25

Aloha 机械臂的学习记录4——act：detr_vae.py的代码部分

detr_vae.py的原始代码如下：#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRightsReserved"""DETRmodelandcriterionclasses

随机惯性粒子群·2024-01-21 18:26

AIGC笔记--VQVAE模型搭建

1--VQVAE模型VAE模型生成的内容质量不高，原因可能在于将图片编码成连续变量（映射为标准分布），然而将图片编码成离散变量可能会更好（因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物，例如人的高矮胖瘦等都是离散的

晓晓纳兰容若·2024-01-21 02:04

vae 苏格拉没有底

《想象之中》想象之中雨过一道彩虹抬起了头瑟瑟灰色天空想象之中付出会有结果毫无保留信奉你的承诺想象之中这次要爱很久我领略过你眼里的温柔热烈以后你忽然的冰冻判若两人丢给我去承受想象中很不同想象中一切都和后来不同我承认曾经那么心动《河山大好》叹叹叹，弹指一挥人生苦短，终点不明沿途风景要好好看，你可以隐隐期待，途中佳缘到来，保持浪漫心态，活着就不算坏，家国大好河山，不必崇洋媚外，好地方一生都看不完，峨眉山

嵩鼠在大千世界·2024-01-20 17:47

理解 Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)和变分自编码器(VAE)

前言在探索深度学习和人工智能领域的旅途中，理解StableDiffusion、模型检查点(ckpt)以及变分自编码器(VAE)之间的关系至关重要。这些组件共同构成了当下一些最先进图像生成系统的基础。

CCSBRIDGE·2024-01-20 17:38

AIGC笔记--CVAE模型的搭建

目录1--CVAE模型2--代码实例1--CVAE模型简单介绍：与VAE类似，只不过模型的输入需要考虑图片和条件（condition）的融合，融合结果通过一个encoder映射到标准分布（均值和方差），

晓晓纳兰容若·2024-01-20 08:43

Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的部署和推理

在上期文章，我们探讨了文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读，包括：VAE、DDPM、DDIM、GLIDE、Imagen、UnCLIP、CDM、LDM等主要扩散模型领域的发展状况。

亚马逊云开发者·2024-01-19 17:08

图像生成之变分自动编码器（VAE）

变分自编码器（VariationalAutoencoder，简称VAE）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

简要介绍原文：GenerativeAdversarialNetworks(arxiv.org)以前的一些模型是通过显示训练数据的分布，比如上面的VAE。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

1从AE谈起说到编码器这块，不可避免地要讲起AE（AutoEncoder）自编码器。它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。而后通过对进行decoder后，我们可以重构输出。一个良好的AE最好的状态就是解码器的输出能够完美地或者近似恢复出原来的输入,即。为此，训练AE所

溯源006·2024-01-18 18:59

AIGC笔记--VAE模型的搭建

目录1--VAE模型2--代码实例1--VAE模型简单介绍：通过一个encoder将图片映射到标准分布（均值和方差），从映射的标准分布中随机采样一个样本，通过decoder重构图片；计算源图片和重构图片之间的损失

晓晓纳兰容若·2024-01-17 21:48

扩散模型

常见的生成模型（GenerativeModels）如GAN、VAE和基于流(Flow-based)的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功，但每个都有其自身的局限性。

可能性之兽·2024-01-16 20:25

JSP-动态网页开发技术

自定义的Vae·2024-01-16 08:25

Stable Diffusion（SD）核心基础知识——（文生图、图生图）

模型工作流程（二）StableDiffusion模型核心基础原理（三）StableDiffusion的训练过程（四）其他主流生成式模型二、StableDiffusion核心网络结构（一）SD模型整体架构（二）VAE

丁希希哇·2024-01-14 10:47

Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识

文章目录一、StableDiffusionXL基本概念二、SDXL模型架构上的优化（一）SDXL的整体架构（二）VAE（三）U-Net（四）textencoder（五）refinermodel三、SDXL

丁希希哇·2024-01-14 07:59

用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion WebUI 从零基础到入门

本文主要介绍StableDiffusionWebUI的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。

机器学习社区·2024-01-14 03:31

推荐频道

VAE