diffusion专题第2页

Lucene硬核解析专题系列（三）：查询解析与执行

Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础，而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始，逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程，揭示Lucene搜索能力的底层原理。一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串，例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars

yinlongfei_love·2025-03-03 11:02

《算法笔记》9.6小节数据结构专题(2)并查集问题 C: How Many Tables

题目描述TodayisIgnatius'birthday.Heinvitesalotoffriends.Nowit'sdinnertime.Ignatiuswantstoknowhowmanytablesheneedsatleast.Youhavetonoticethatnotallthefriendsknoweachother,andallthefriendsdonotwanttostaywit

圣保罗的大教堂·2025-03-03 04:41

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。

2401_84972910·2025-03-03 02:24

动态规划第二讲：路径问题专题

动态规划第二讲：路径问题专题1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏

爆炒脑仁·2025-03-03 02:24

AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置

ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具，用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点，定义数据处理和生成流程，然后通过这些流程生成图像。ComfyUI的核心功能包括图形化工作流设计：用户可以通过连接不同的模块或节点（例如，模型加载、图像处理、生成等）来构建自定义的图像生成流程。支持

AIGC龙哥·2025-03-01 22:09

环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用

专题一：基本理论1.逸度的定义2.逸度模型的基本原理3.各介质物质逸度的计算4.对流在逸度模型中的反映5.降解6.介质间的迁移专题二：平衡（EQC）模型1.LevelI模型2.Leve

科研的力量·2025-03-01 15:56

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

一、技术演进与产业布局‌核心技术突破‌国内企业已深度参与StableDiffusion生态，例如北京灵动天地于2024年8月申请了模型融合专利，通过动态权重插值技术提升生成效果‌。SD3系列模型（参数规模800M-8B）在中文场景下优化了文本渲染能力，支持1024x1024分辨率图像生成，显存占用显著降低‌。开源社区中，SDXL0.9版本通过简化提示词需求，实现与MidjourneyV5.2的竞争

Liudef06·2025-03-01 12:00

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与Stable Diffusion（SD）对比分析

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）对比分析腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）作为当前文生图领域的两大代表模型，各自在技术架构、应用场景和生态支持上展现出了独特的优势。以下是对这两个模型关键维度的对比分析：1.技术架构与性能维度腾讯混元（Hunyuan-DiT）StableDiffusion（SD

Liudef06·2025-03-01 12:00

sql专题之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令

m0_67265654·2025-03-01 11:23

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‌12。‌训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。

Liudef06·2025-03-01 08:59

力扣热题 100：哈希专题三道题详细解析(JAVA)

文章目录一、两数之和1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析二、字母异位词分组1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析三、最长连续序列1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析在力扣（LeetCode）平台上，热题100是许多开发者提升算法能力的必刷清单。今天，我们就来详细解析热题100中与哈希相关的三道题，帮

剑走偏锋o.O·2025-02-28 23:27

Stable Diffusion教程：提示词（模型、插件、安装包可分享）

什么是提示词文章提到的模型、插件、安装包都可分享，需要的小伙伴文末领取！你可能没写过提示词，但是一定听说过“提示词”这几个字，也大概能知道它的重要性。没听说过也没关系，下面我就带你认识认识。提示词就是我们给AI模型下发的指令。提示词写对了，AI才能输出相应的结果，提示词写的越好，AI输出的内容质量越高、越贴近你的需求。这有点像程序代码，代码逻辑写对了，程序才能正常运行，代码写的越好，程序运行时发生

会AIGC的小孩·2025-02-28 17:11

【Stable Diffusion】AnimatedDiff--AI动画插件使用技巧分享；文生视频、图生视频、AI生成视频工具；

本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容，包括chatGPT、DeepSeek、AI绘画等等；在当今AI的热潮下，不学习AI，就要被AI淘汰；所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用，通过AI来帮助自己提升生产力；本文的目标就是让每一个读者，都能学会并掌握AnimateDiff的使用；成功用它来生成你想要的视频。AnimateDiff是StableDiffusion的一个插件，借助它，你可以实

乘凉~·2025-02-28 16:03

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端，自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中，我们有机会从高层次上了解PyT

AI专题精讲·2025-02-28 09:13

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi

寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练，但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对

Im Bug·2025-02-28 07:24

《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》

1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI

武昌库里写JAVA·2025-02-28 04:33

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

搅拌桨-搅拌轴连接设计 - (1)键连接强度计算

接前文：专业的搅拌设备(功率、桨、轴)设计软件继搅拌功率计算系列、搅拌轴设计系列、搅拌桨-搅拌轴密封设计系列之后，我们再开一个小专题系列：搅拌桨-搅拌轴连接设计。

AutoPV·2025-02-27 21:32

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。但这样的回答显然不够完整，所以才有了这篇文章来好好记录一下HTML语义化，如果哪里写的有问题欢迎指出。HTML语义化是什么HTML中语义化简单来说就是使用“有意义的标签”来表示页面上不同的区域。例如下图中就使用了语义化标签用来表示一个页面的各个区

·2025-02-27 17:39

Vite 与 Webpack：性能差异解析

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程

阿珊和她的猫·2025-02-27 11:07

一行指令自动搭建AI绘画：stable-diffusion-webui_v1.3.2

Demo效果一、前言本文使用docker进行部署，环境等所有依赖全部整合完毕（版本：v1.3.2）容器内默认已支持（无需额外配置）：xformers+controlnet支持自定义启动参数，本文示例为开放api接口供外部业务调用，并已解决API方式下Lora不生效的BUG；开启方式文末细说首次启动下载必要依赖较耗时，容器已配置国内代理加速，预计5分钟内完成容器内自带官方的模型：v1-5-prune

954L·2025-02-27 06:02

stable diffusion 大模型及lora等下载安装使用教程及项目目录说明

首先说明，stablediffusion大模型并非controlNet中使用的模型，这两者有根本的区别，请仔细区分。国内可下载模型的站点：哩布哩布https://liblib.ai模型分为几类，下载的时候看清楚类型，都会标记在模型的显眼位置。Checkpoint模型存放位置：SD主程序目录位置/models/Stable-diffusionVAE模型存放位置：SD主程序目录位置/models/VA

代码简单说·2025-02-27 06:00

ComfyUI与其他Stable diffusion AI绘图应用要如何共享绘图模型？

无论是下载的第三方安装包还是官方的整合包，你在对应ComfyUI的安装目录里都可以找到extra_model_paths.yaml.example这个文件，路径如下ComfyUI_windows_portable├──ComfyUI│├──extra_model_paths.yaml.example//此文件为配置文件│└──...省略其它文件└──...省略其它文件找到以上文件后修改文件名ext

chatblog·2025-02-27 06:29

【2024软考架构案例题】你知道 Es 的几种分词器吗？Standard、Simple、WhiteSpace、Keyword 四种分词器你知道吗？

博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO专家博主⛪️个人社区：个人社区个人主页：个人主页专栏地址：✅Java中级八股文专题

激流丶·2025-02-27 03:09

大数据SQL调优专题——调优切入

引入我们都知道大数据的SQL优化，并非一蹴而就的简单任务，而是一个涉及多个环节的复杂过程。从需求提出到最终交付，任何一个环节的微小偏差都可能影响最终成果。虽然我们的专栏名字叫大数据SQL调优，但是实际调优并不是简单对SQL优化，而是一个涉及多个环节的复杂过程。实际上从需求接入到最终交付，任何一个环节的都可能影响最终成果。而调优的本质并非对任务进行大规模重构，而是通过各种监控工具，排查梳理出瓶颈点在

黄雪超·2025-02-27 01:54

C++和OpenGL实现3D游戏编程【连载22】——父物体和子物体的消息处理机制

C++和OpenGL实现3D游戏编程【专题目录】1、本节要实现的内容上一节我们了解了父子物体结构模式，方便我们快捷、控制游戏元素。

zhooyu·2025-02-26 15:07

MySQL专题（九）：MySQL主从复制架构图什么是数据半同步主从复制架构中的数据延迟问题，应该如何解决？数据库高可用架构管理的工具MHA的概念

前言1.MySQL主从复制架构图2.什么是数据半同步3.主从复制架构中的数据延迟问题，应该如何解决？4.数据库高可用：基于主从复制实现故障转移【数据库高可用架构管理的工具MHA】1.MySQL主从复制架构图2.什么是数据半同步2.1：为什么提出数据半同步概念？主库将日志写入binlog文件，接着自己就提交事务返回了，也不会管从库是否接收到日志，万一此时主库的binlog还没有同步到从库，结果主库宕

咖喱ABC·2025-02-26 13:55

Kafka 基础教程 — 可靠的数据传递

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-02-26 10:33

vLLM专题（十四）-自动前缀缓存

一、介绍自动前缀缓存（AutomaticPrefixCaching，简称APC）缓存现有查询的KV缓存，以便新查询如果与现有查询共享相同的前缀，可以直接重用KV缓存，从而跳过共享部分的计算。注意有关vLLM如何实现APC的技术细节，请参阅此处。二、在vLLM中启用APC在vLLM引擎中设置enable_prefix_caching=True以启用APC。以下是一个示例：importtimefrom

AI专题精讲·2025-02-26 10:02

专题三：简单网络管理协议SNMP

一、SNMP的基本概念与工作原理SNMP主要由管理站（Manager）、代理（Agent）和管理信息库（MIB）三部分组成。管理站是管理进程所在的系统，代理是被管理设备中执行管理任务的进程，而MIB则是一个虚拟的数据库，用于存储被管理设备的各种信息。工作时，管理站通过SNMP协议向代理发送请求，代理从MIB中获取相应信息返回给管理站。SNMP基于UDP；客户端使用161端口接收和发送请求，服务端1

网工老刘·2025-02-25 12:24

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：图像超分辨率重建是一个经典CV任务，其实LR（低分辨率）和HR（高分辨率）图像仅在高频细节上存在差异。通过添加适当的噪声，LR图像将变得与其HR对应图像无法区分。这篇博客介绍一种方式巧妙利用这个规律使用DiffusionModels进行图像超分辩重建任务。目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

2024Android面试总结（附相关架构及资料）

文末会给大家分享我整理的Android面试专题及答案（这些题我基本都刷了三遍以上，毕竟年前突然被裁心里是有点迷）准备阶段在面试准备阶段我大概准备了差不多

2401_86372470·2025-02-25 04:28

【笔试题汇总】华为春招笔试题解 2024-4-17

paoxiaomo，一个现役ACMer，之后将会持续更新算法笔记系列以及笔试题题解系列本文章面向想打ICPC/蓝桥杯/天梯赛等程序设计竞赛，以及各个大厂笔试的选手感谢大家的订阅➕和喜欢有什么想看的算法专题可以私信博主

PXM的算法星球·2025-02-24 20:06

平面点排序（结构体专题)

(1)题目描述平面上有n个点，坐标均为整数。请按与坐标原点（0,0）距离的远近将所有点排序输出。可以自己写排序函数，也可以用qsort库函数排序。输入描述输入有两行，第一行是整数n（1#include#include//定义数组记录点到（0.0）的距离;structpoint{inta[2];}poi[10];//一个包含10个point结构体的数组voidjh(int*x,int*y)//函数:

Moring.·2025-02-23 22:27

双指针专题4：区间最大和

描述给定n个正整数组成的数列a1,a2，⋅⋅⋅，an和一个整数m。求出这个数列中的一个子区间[i,j]，也就是在这个数列中连续的数字使得这个子区间的和在不超过m的情况下最大。如果有多个区间符合要求，请输出最靠前的那一个区间。输入描述输入共两行。第一行，两个整数n,m;第二行，n个整数a输出描述一行，三个整数，表示符合题意的区间的左端点、右端点和累加和。解释一个样例：mx=-1,l1=-1,r1=-

williamzhou_2013·2025-02-23 18:31

排列组合(深搜专题复习)

有n种物品，并且知道每种物品的数量。要求从中选出m件物品的排列数。例如有两种物品A,B，并且数量都是1，从中选2件物品，则排列有"AB","BA"两种。Input每组输入数据有两行，第一行是二个数n,m(1#include#include#include#include#include#include#include#include#includeconstintmaxn=1e5+5;typede

weixin_30267697·2025-02-23 18:30

蓝桥杯专题之递归+dfs+bfs篇

题目列表：2013年：第39级台阶2014年：李白打酒，地宫取宝2015年：牌型种数2016年：方格填数，剪邮票2018年：全球变暖2019年：迷宫2020年：走方格，七段码2022年模拟赛：2021变1的最短操作数2022年第一次模拟赛：15级台阶2022年国赛：扩散1.第39级台阶小明刚刚看完电影《第39级台阶》，离开电影院的时候，他数了数礼堂前的台阶数，恰好是39级!站在台阶前，他突然又想着

胃口很大的一条小蛇仔·2025-02-23 18:59

先进制造aps专题三十用免费生产排程软件isuperaps进行长期生产计划制定

isuperaps是生产排产软件，同时也可以用来制定长期生产计划通过isuperaps制定长期生产计划，一个指导原则就是大bom,单工序，大bom的意思是bom中只包含主要的半成品和原料，单工序的意思是半成品/产品生产以工厂或车间为基本生产单位只设计一个工序1多工厂场景比如工厂1生产半成品a,需要原材料m1,工厂2生产半成品2，需要原材料m2,工厂3组装成品，那么就可以建立以工厂为生产单位的大bo

lijianhua_9712·2025-02-23 07:12

多模态论文笔记——DiT（Diffusion Transformer）

本文详细介绍Transformer架构图像生成方面的应用，将Diffusion和Transformer结合起来的模型：DiT。目前DiT已经成为了AIGC时代的新宠儿，视频和图像生成不可缺少的一部分。

好评笔记·2025-02-23 04:19

【系统架构设计师】专题：基于构件的软件工程考点

数据知道·2025-02-23 01:22

零食行业研究系列报告

零食行业板块投资探讨专题-拥抱极致性价比与下沉时代系列：从下游折扣业态看零食投资(盐津铺子002847／三只松鼠300783)2024-2025年零食坚果_干货商机指南报告零食行业深度报告(系列一)：万亿零食赛道全图谱

seed2016·2025-02-22 13:50

【重识云原生】第四章云网络4.3.7.3节——BGP协议实现原理

《重识云原生系列》专题索引：第一章——不谋全局不足以谋一域第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述第二章计算第2节——主流虚拟化技术之VMareESXi第二章计算第3节——主流虚拟化技术之Xen第二章计算第

江中散人·2025-02-22 09:16

分布式消息中间件（十三）——RocketMQ延时消息

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-02-22 07:58

【第13章】Stable Diffusion WebUI 动画类插件（Animatediff/Deforum）

【Animatediff】动画插件(安装&报错)官方地址Animatediff源地址：https://github.com/guoyww/animatediff/Animatediffwebui插件地址：https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff模型下载地址（包含大模型和控制lora）：https://huggingfac

聚梦小课堂·2025-02-22 06:52

AI绘画Stable Diffusion｜进阶篇图片复现AnimateDiff动画插件基础教程

大家好，我是设计师阿威当你成功安装了SD（StableDiffusion）后，是否也产生过这样的疑惑：为何我创作的图片与他人的作品在风格和质量上存在差异？看着别人创作的精致、引人入胜的图片，你是否也渴望缩小这种质感上的差距？实际上，在AI绘画的领域中，对于SD而言，其核心秘诀在于选取一个恰当的大模型和灵活运用专业的lora包。今天，我将为大家揭示如何使用lora包来创造出具有高度真实感和质感的金克

设计师阿威·2025-02-22 06:21

国科大《人工智能原理与算法》2021年期末试题+2024经验（2025指南）

声明：本专题几乎每次作业都有两份答案作为参考，后附两次考试原题+备期末考指南。仅做参考交流使用。

MatsumotoChrikk·2025-02-22 05:44

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比

reset2021·2025-02-21 17:22

本地运行stable-diffusion3.5

本地运行stable-diffusion3.5本地运行stable-diffusion3.5准备工作下载ComfyUI和需要的模型文件需要下载以下几类SD3.5文件启动ComfyUI启动在工作流中分别选中三个

wisfy_21·2025-02-21 12:08

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