文章目录TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd2信号相关噪声建模3信号无关噪声：生成器和一致性损失（L1和vgg内容损失）4判别器5总结TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd作者说极暗场景下物理方法仿真不好。作者提出的方法，对于信号相关的噪声使用物理方法建模，

一、简介标题：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf；GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels）期刊：CVPR时间：2022

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.表示类型连续场景表示（NeRF类）：将场景隐式定义为一个连续场，允许在任意点查询。离散场景表示：使用显式3D结构，例如体素或点云。混合表示：结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码：直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码：分层结构允许在不同细节级别进行表示，有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解：将特征组织成结构化张量，而不是简单的

【GigaGAN论文精读】ScalingupGANsforText-to-ImageSynthesis0、前言Abstract1.Introduction（图放在文末）2.RelatedWorks2.1Text-to-imagesynthesis.2.2GAN-basedimagesynthesis.2.3Super-resolutionforlarge-scaletext-to-imagemod

Non-StationaryTextureSynthesisbyAdversarialExpansion1.主要创新点：利用PatchGan，结合风格损失，L1损失，生成非固定纹理。2.对应损失的贡献：对抗损失作为纹理的主要生成L1损失减少噪声和非自然的内容，但是太过平滑风格损失使得图像最终加入更多细节，但是也加入了颜色的扭曲3.网络训练流程：---------------------------

例如：Add-Type-AssemblyNameSystem.speech;$speak=New-ObjectSystem.Speech.Synthesis.SpeechSynthesizer;$speak.Rate

目录一、Article:文献出处（方便再次搜索）（1）作者（2）文献题目（3）文献时间（4）引用二、Data:文献数据（总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）贡献（4）主要实现手段4.1前置知识AMBACHI简介PCIE和CXL缓存一致性协议（CacheCoherencyProtocols）内存一致性模型（MemoryConsistencyModels）4.2复合内存一致性模型comp

摘要计算机断层扫描（CT）对于各种临床应用至关重要，例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是，CT在采集过程中会暴露放射线，这可能对患者造成副作用。与CT相比，磁共振成像（MRI）更安全，并且不涉及任何辐射。因此，近来，对于放射治疗计划的情况，研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中，我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是，通过训练性的卷积网络

本篇文章包含的内容一、FPGA工程文件结构二、Modelsim的使用三、Vivado的使用3.1建立工程3.2分析RTLANALYSIS3.2.1`.xdc`约束（Constraints）文件的产生3.3综合SYNTHESIS3.4

//需要引用System.Speech程序集//引用usingSystem.Speech.Synthesis;在线朗读代码：//////文字在线音频朗读//////朗读文本///publicstaticboolTextRead

从FlowNavigator中选择Settings，选择Synthesis，然后从策略下拉列表，如上图所示，然后单击“确定”。设

TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis记录前置知识AbstractIntroductionRelatedWorkMethodLearninganEffectiveCodebookofImageConstituentsforUseinTransformersLearningtheCompositionofImageswithTransfo

VectorQuantizedDiffusionModelforText-to-ImageSynthesisShuyangGu,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Microsoft,CVPR2022,Cited:340,Code,Paper1.前言我们提出了用于文本到图像生成的矢量量化扩散(VectorQuantizedDiffusionModel；V

文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测

Motiongeneration/synthesiseval_metricsMDMR-precisionandMultimodal-DistFIDDiversityMultiModalityReferenceT2MFIDR-PrecisionDiversityMulti-modalityMulti-modalDistanceA2MFIDRecognitionAccuracyDiversityMul

一个常见的选择是使用System.Speech.Synthesis命名空间中的SpeechSynthesizer类，该类提供了文本到语音的转换功能。

免费使用支持离线部署使用的txt2video文本生成视频大模型(Text-to-Video-SynthesisModel)。文本生成视频大模型(Text-to-Video-SynthesisModel)是一种基于深度学习技术的人工智能模型，它可以将自然语言文本描述转换为相应的视频。即通过输入文本描述，自动生成符合描述内容的视频。这些模型使用深度学习技术，并结合计算机视觉和自然语言处理领域的知识，以

Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型（模型是怎么构建的？）2、在RAW、sRGB域都能生成图像对，都能做去噪。（它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果，不会是DND吧）3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法（用的什么方法？）参数的1/51、Introduction（要长脑子了）高层视觉问题：图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题：图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么？想在raw图上叠

NeRF其一：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.神经网络与位置编码4.1神经网络4.2视线角度为什么需要视角向量d\boldsymbol{d}d？4.3位置编码为什么需要位置编码？高频与低频NeRF中如何进行位置编码5.

笔记地址：https://flowus.cn/share/a79f6286-b48f-42be-8425-2b5d0880c648【FlowUs息流】tortoise论文地址：BetterspeechsynthesisthroughscalingAbstract:自回归变换器和DDPM：自回归变换器（autoregressivetransformers）是一种基于变换器架构的模型，能够处理序列数据

文章目录简介创新点神经辐射场场景表示（NeuralRadianceFieldSceneRepresentation）带有辐射场的体渲染（VolumeRenderingwithRadianceFields）优化神经辐射场（OptimizingaNeuralRadianceField）位置编码（Positionalencoding）分层体积采样（Hierarchicalvolumesampling）参

2020年运用分割网络做的图像生成，网络：3D-UNet已配准的数据进行实验该实验对输入数据进行配置，从中发现不同配置下的输入数据对实验产生的影响，从而探究影响生成结果的参数。数据：采集人和犬骨盆区域的MR和CT扫描，使用非刚性配准进行配对。数据是配准以后且配对的。数据十分难获取。数据：17个犬类+23个人类实验数据。人类数据：27个病人前列腺癌评估标准：峰值SNR，平均绝对误差和平均误差来重建H

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof

该技术是通过合成反应而测序(Seqencing-by-synthesis,SBS)的原理进行测序的。原理：GSFLX(+)系统的测序原理是基于焦磷酸测序法，依靠生物发光对DNA序列进行检测。

Abstract①提出一个风格引导的扩散模型（SGDiff），把图像模态与预训练的t2i模型组合起来。②提出一个数据集SG-Fashion。MethodSGDiffOverview公式含义：在给定时间点t上的输入，目标文本的语义表示，风格表示。通过扩散网络估计该时刻的噪声。输入：①文本text；②风格图像。文本条件通过扩散模型的生成风格条件通过CLIP模型的生成这两个特征在SCA模块中进行特征融合

TISE(Text-to-ImageSynthesisEvaluation)是一款用于评估文本生成图像的Python评估工具箱。文章由TanM.Dinh,RangNguyen,andBinh-SonHua等人发表。其以统一的方式促进、倡导公平的评估度量，并为未来的文本到图像综合研究提供可重复的结果。文章链接：https://arxiv.org/abs/2112.01398项目链接：https://

文章目录[LearningtoSpeakFluentlyinaForeignLanguage:MultilingualSpeechSynthesisandCross-LanguageVoiceCloning](https://arxiv.org/abs/1907.04448)[2019interspeech][google][ImprovingCross-lingualSpeechSynthesi

目录前置知识摘要引言相关工作方法比较喜欢的一篇工作project：https://bmild.github.io/rawnerf/paper：https://arxiv.org/abs/2111.13679code：https://github.com/google-research/multinerfvideo【推荐】：https://www.youtube.com/watch?v=JtBS4K

目录StableViewSynthesis摘要引言EnhancedStableViewSynthesis从Mip-NeRF360的对比实验中找到的两篇文献，使用了卷积神经网络进行渲染和新视角合成，特此记录一下ToDoStableViewSynthesispaper：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=4739365752692277249&n

AADiff:基于文本到图像扩散的音频对齐视频合成。code：没开源paper：[2305.04001]AADiff:Audio-AlignedVideoSynthesiswithText-to-ImageDiffusion(arxiv.org)一种新的T2V框架，额外使用音频信号来控制时间动态，使现成的T2I扩散能够生成音频对准的视频。我们提出了基于音频的区域编辑和信号平滑，平衡了时间灵活性和连

动画化Anyone：用于角色动画的一致且可控的图像到视频合成。paper：https://arxiv.org/abs/2311.17117code：还没开源1摘要角色动画，通过驱动信号从静止图像生成角色视频。扩散模型在图像->视频领域仍然存在挑战，保持时序与角色细节信息的一致性是一个艰巨的问题。在本文中，作者利用扩散模型的力量，提出了一种为角色动画量身定制的新颖框架。为了保持复杂外观特征的一致性，

System.Speech通过NuGet程序包引用:System.Speech如果为.netcore的项目引用：Unoffical.System.Speech程序包引用：usingSystem.Speech.Synthesis

paper|proj|code提出一种基于K-Planes的4DpointcloudRepresentation；提出一种Hybridappearancemodel，包含imageblendingmodel和SHmodel。其中，imageblendingmodel将3D点映射回原图中求得，SHmodel通过模型预测求得。提出一种可导的深度排序算法，训练时通过Pytorch计算，渲染时通过Open

PapernameHigh-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/abs/2112.10752CodeURL:https://github.com/CompVis/latent-diffusionTL;DR2021年runway和慕尼黑路德维希·马克西米

基于条件GAN的视频到视频生成。introduce总结：基于条件GAN的视频到视频生成。将视频到视频的合成问题视为一个分布匹配问题。动机：GAN生成的视频很难保证前后帧的一致性，容易出现抖动。本文加入前后帧的光流信息作为约束。Vid2Vid作为pix2pix,pix2pixHD的改进版本，重点解决了视频到视频转换过程中的前后帧不一致性问题。Vid2Vid建立在pix2pixHD基础之上，加入时序约

NeRF是2020年ECCV的oralpaper，仅使用多视角RGB图像，即可完成高度逼真的三维重建和新视角合成，效果不得不说很是惊艳。简单的来说，NeRF的工作可以分为两部分：三维重建、渲染。三维重建本质上是一个2D到3D的建模过程，利用空间每个位置的3D点坐标（x，y，z）和观测视角（nx，ny，nz）作为输入，通过MLP网络建模空间每个位置对应的体密度σ和颜色c，形成了3D场景的隐式表示。渲

Abstract我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体场景函数，实现了合成复杂场景新视图的最先进结果。我们的算法使用全连接(非卷积)深度网络表示场景，其输入是单个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和观看方向(θ，φ))，其输出是该空间位置的体积密度和视图相关的发射辐射。我们通过沿相机光线查询5D坐标来合成视图，并使用经典的体绘制技术将输出颜色和密度投影到图像中。因为体绘制是

C#语音合成可以使用System.Speech.Synthesis命名空间中的SpeechSynthesizer类来实现。

YangH,SunJ,XuZ.LearningUnifiedHyper-networkforMulti-modalMRImageSynthesisandTumorSegmentationwithMissingModalities[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2023.【开源】缺失模态合成、分割端到端完成。本文的主要创新点可以概括为以下几个方面：1.统一的

基于深度学习的语音合成综述论文学习文章目录基于深度学习的语音合成综述论文学习1简介2语音合成概述2.1语音合成概念2.2语音合成发展历史2.3传统语音合成技术2.3.1拼接式语音合成2.3.2参数式语音合成3基于统计参数的语音合成技术3.1文本分析模块3.2参数预测模块3.2.1基于隐马尔可夫的参数预测3.2.2基于深度神经网络的参数预测3.3基于声码器的语音合成模块4基于深度学习的语音合成技术4

一、语音合成概述语音信号的产生分为两个阶段，信息编码和生理控制。首先在大脑中出现某种想要表达的想法，然后由大脑将其编码为具体的语言文字序列，及语音中可能存在的强调、重读等韵律信息。经过语言的组织，大脑通过控制发音器官肌肉的运动，产生出相应的语音信号。其中第一阶段主要涉及人脑语言处理方面，第二阶段涉及语音信号产生的生理机制。从滤波的角度，人体涉及发音的器官可以分为两部分：激励系统和声道系统。激励系统

在synthesis和pl

参考文献：[1]SpeechSynthesis（1/2）-Tacotron哔哩哔哩bilibili[2]2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记TTS-14-知乎(zhihu.com)[3]SpeechSynthesis(2/2)-MorethanTacotron哔哩哔哩bilibili[4]2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记BeyondTacotron-15-知乎(zhihu.co

后来查阅文献，重新在Synthesis->SetUpDebug中修改了datadepth（从2048降低到1024），再次调试打开Hardwar

综合后的error,warning报告日志在文件/synopsys/slot_separate/synthesis/synlog中。

VideoComposer：具有运动可控性的合成视频。paper：[2306.02018]VideoComposer:CompositionalVideoSynthesiswithMotionControllability(arxiv.org)由阿里巴巴研发的可控视频生成框架，可以灵活地使用文本条件、空间条件和时序条件来生成视频，比如使用草图、深度图或运动向量等多个组合条件合成目标视频，极大地提高