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vector quantized diffusion model for text-to-image synthesis

CVPR2022论文分享会-基于VQ-Diffusion的文本到图像合成_哔哩哔哩_bilibiliCVPR2022论文分享会-基于VQ-Diffusion的文本到图像合成,视频播放量1438、弹幕量2、点赞数38、投硬币枚数12、收藏人数40、转发人数13,视频作者微软科技,作者简介大家好我是田老师，田字间不定期开课，定期抽奖。记得关注哦，相关视频：2023CVPR论文分享会|Session1：

Kun Li·2023-08-27 16:49

论文学习——A Proposal For Foley Sound Synthesis Challenge（如何开发出一个完整的FoleySound系统）

文章目录引言正文AbstractIntroduction问题2CaseStudy：ResearchChallenges3BackGrounds背景3.1PreviousWorksonFoleySoundSynthesis重点！！之前关于伪声合成的相关研究问题3.2ExistingDataset现存数据集4.FoleySoundSynthesisChallenge伪声合成系统的开发难点4.1Cons

客院载论·2023-08-26 06:57

[Paper Reading] Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking Styles

OverviewOverview本文提出了一种与说话声音以及人脸形状无关的语音表情驱动方法。其中音频通过现有的DeepSpeech提取MFCC音频特征，通过编码器提取音频特征，并在特征上叠加区分说话人(及风格)的编码，用于提取说话人风格以及音频特征。通过解码器输出逐顶点的偏移量，叠加到人脸模版上，即可得到语音对应的表情动画。根据合成的表情模型采用现有的FLAME模型很容易提取到当前的人脸形状和表情

_soaroc_·2023-08-25 19:33

StarGANv2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains论文解读及实现

StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomainspgithub:https://github.com/clovaai/stargan-v20小结0.1模型4个模型四个：Generator：G网络输入图片x，和风格编码s（可以是F网络或者E网络生成的s），生成x_fakeMappingnetwork：F网络输入随机隐变量z和领域风格y(onehot类

晚点吧·2023-08-24 02:06

论文学习——FOLEY SOUND SYNTHESIS AT THE DCASE 2023 CHALLENGE（声音生成介绍）

文章目录引言正文AbstractIntroduction问题2ProblemAndTaskDefinition3.OfficialDatasetAndBaseline第一部分问题4.Evaluation问题4.1Step1：ObjectiveEvaluation问题4.2Step2:SubjectiveEvaluation问题4.3Execution（非重点）5Results6Conclusion

客院载论·2023-08-23 02:23

论文阅读视频生成(vid2vid) || Few-shot Video-to-Video Synthesis

论文原文：Ting-ChunWang,Ming-YuLiu,AndrewTao,GuilinLiu,JanKautz,andBryanCatanzaro."Few-shotVideo-to-VideoSynthesis",inNeurIPS,2019.https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/main.pdf论文地址：https://nvlabs.gith

R.X. NLOS·2023-08-12 05:06

Illumina Hiseq/Miseq测序原理简介

二、测序原理Solexa是一种基于边合成边测序技术（Sequencing-By-Synthesis，SBS）的新型测序技术。通过单分子阵列实现在小型芯片（FlowCell）上进行桥式PCR反应。

JarySun·2023-08-11 05:34

Dual pyramid GAN for semantic image synthesis

为了解决在图像合成时候小物体容易消失，大物体经常作为块的拼接来生成的。本文提出DP-GAN在所有尺度下共同学习空间自适应归一化模块的条件。这样尺度信息就会被双向使用，他统一了不同尺度的监督。(重点看图和代码)SPADE模块解释GAN在生成包含许多不同物体的复杂场景时非常具有挑战，由于归一化的存在，分割图会退化。SPADE(《SemanticImageSynthesiswithSpatially-A

翰墨大人·2023-08-01 16:06

【深度学习】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models，论文

13Apr2022论文：https://arxiv.org/abs/2112.10752代码：https://github.com/CompVis/latent-diffusion文章目录PS基本概念运作原理AbstractIntroductionRelatedWorkMethodPerceptualImageCompressionLatentDiffusionModelsConditioning

XD742971636·2023-07-31 07:33

vivado ip 使用 out_of_context （ooc）的注意事项

在ip用globle的方式生成，没有用到的input可以不接，在synthesis时会分析上下文赋值成0，但是每次编译都会重新生成ip，会比ooc模式多消耗大约3倍的synthesistime如下图的ram

gaoxcv·2023-07-29 19:23

[BigGAN] Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis

1、目的在大型数据集上训练class-conditionalGAN，并探索相关的trick2、贡献1）数据集的扩大使得GAN的表现也随之提升。文章的网络参数量是之前工作的2~4倍，batchsize是之前的8倍。文章分别从两方面对performance进行提升：scalability-architecturalchange；conditioning-regularizationscheme2）发现

emergency_rose·2023-07-26 00:44

NeRF神经辐射场中关于光线从世界坐标系转换为NDC坐标系 Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

本文旨在回复一个粉丝的关于坐标系变换编程提问，并结合下面的一个代码进行解释（完整代码参考我前面的文章）补充：[希望那个同学可以看见，因为公众号对话10天未互动默认无法再回复消息了。]defget_ndc_rays(H,W,focal,near,rays_o,rays_d):"""TransformraysfromworldcoordinatetoNDC.NDC:Spacesuchthattheca

出门吃三碗饭·2023-07-24 13:34

语音合成标记语言 (SSML)

https://www.w3.org/TR/2010/REC-speech-synthesis11-20100907/您可以在Text-to-Speech请求中发送语音合成标记语言(SSML)，提供有关暂停以及首字母缩写词

语音之家·2023-07-22 06:17

Diffusion语义图像合成(Semantic Image Synthesis)部分论文汇总

这里选择文章的依据侧重于"给定一个mask基于此生成图像"CVPR[link][code][SmartBrush][23]SmartBrush:TextandShapeGuidedObjectInpaintingWithDiffusionModel[link][code][FreestyleNet][23]FreestyleLayout-to-ImageSynthesis[link][code][

xiongxyowo·2023-07-19 04:24

【论文】2307.SDXL:Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis (已开源，有UI)

论文：2307.ImprovingLatentDiffusionModelsforHigh-ResolutionImageSynthesis（改进的用于高分辨图像合成的隐变量扩模模型）相关链接与解读Code:https://github.com/Stability-AI/generative-models官网模型说明:https://huggingface.co/stabilityai/【SDXL

曾小蛙·2023-07-16 19:52

[CVPR‘23] PanoHead: Geometry-Aware 3D Full-Head Synthesis in 360 deg

论文｜项目总结：任务：3Dhumanheadsynthesis现有问题：GANs无法在「in-the-wild」「single-view」的图片情况下，生成360度人像解决方案：1）提出了two-stageself-adaptiveimagealignment，用于robust3DGANtraining；2）提出了tri-gridneuralvolumerepresentation，用于解决头后镜

zzl_1998·2023-07-13 23:22

Guided Diffusion/Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis (Paper reading)

GuidedDiffusion/DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(Paperreading)PrafullaDhariwal,OpenAI,NeurlPS2021,Cited:555,Code,Paper.目录子GuidedDiffusion/DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(Paperreading)1.

努力学图像处理的小菜·2023-06-12 06:04

NeRF开山之作一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导（二）

接上文NeRF开山之石：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis论文解读与公式推导（一）_LeapMay的博客-CSDN博客本文提出了一种名为NeRF（NeuralRadianceFields）的方法，用于将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。传统的方法使用离散的表面几何或体素表示来建模场景，但这些方法无法捕捉到真实

LeapMay·2023-06-10 22:38

二、语音合成（TTS）

语音合成使用平台：MicrosoftVisualStduio软件编程1.添加添加引用：System.SpeechDll库2.添加命名空间System.Speech.Synthesis就可以使用语音合成功能

王大全·2023-06-09 05:34

RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

article：MichaelNiemeyer等,《RegNeRF:RegularizingNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisfromSparseInputs》(CVPR2022),https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.00724.code：https://github.com/google-research/google-r

游不动的鱼-learning·2023-06-08 00:15

(NeRF)Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目的是从多张2D图中恢复出3D场景。区别于别的直接通过图片生成对应3D结果的模型，nerf的模型都是针对单场景优化的，输入是相机位置和观看方向，输出就是对应的密度图和深度信息。具体步骤：1.先假设模型从相机处发射一堆平行的射线2.让网络根据这些射线，计算出每个射线上遇到的颜色和物体密度（比如穿过了玻璃，穿过了小草之类的）3.基于这些信息使用传统的volumerendering技术来渲染成对应的2D

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-06-07 17:12

《机器人操作中的力学原理》笔记

1.3操作中要解决的问题力学和规划：分析（analysis）和构型综合(synthesis)1.4操作技术的分类运动学操作：单独由运动学决定静态操作：根据静力学和运动学执行动作。

Mr_Dophin·2023-04-21 19:53

《Text-to-Speech Synthesis》阅读笔记 2

匆匆读完第三章《Thetext-to-speechProblem》,下面是基本内容笔记。语音与写作语音和写作这二者都是一种可以解码语言消息的信号他们主要的区别是写作主要被用来记录消息，它比语音更贴近消息本身。大多数的写作是被用来默读，如果它被大声读出来，可能会带来困难。不是所有的写作用来解码语言信息，他也可以解码其他符号系统，比如数学符号。大声朗读很大程度来说，大声将文字内容朗读出来，就是一个这样

AlexanderGreat·2023-04-19 07:49

X态详解与 X态传播 VCS X-Propagation

作为硬件行为级描述语言，提供了四种状态来模拟实际电路的电平状态，1，0，x，z在整个设计流程，包含了Simulation,FormalVerification,EquivalenceChecking,Synthesis

Holden_Liu·2023-04-16 17:34

FPGA:Vivado流水灯设计详细流程（1）

Verilog文本、IP核、模块文件、网表输入等方式；3）行为仿真（BehavioralSimulation），Vivado自带仿真器，也可以选择第三方仿真软件ModelSim等工具进行仿真；4）综合（Synthesis

dangdang爱章鱼·2023-04-11 20:55

使用非对称数据进行MR到CT的图像生成 Deep MR to CT Synthesis using Unpaired Data 2019-09-05

作者采用cycle-GAN的思想进行MR和CT图像的模态转换。利用循环一致性实现在非对称数据下图像的模态转换。损失方法backwardcycle评价指标1）meanabsoluteerror2）peak-signal-to-noise-ratio(PSNR)实验结果Fig.4:FromlefttorightInputMRimage,synthesizedCTimage,referencerealC

一只大南瓜·2023-04-11 13:16

Image Synthesis with Semantic Diffusion Guidance【SDG】

【SDG代码精读】MoreControlforFree!ImageSynthesiswithSemanticDiffusionGuidance【SDG】1、首先看看这篇文章的主要贡献2、主要代码的分析1、主要的采样模块2、具体采样模块3、微调的CLIP这篇博客主要是分析SDG的代码，只是在其开源的代码上面加了详细且丰富的注释，帮助阅读和理解。论文地址：Liu_More_Control_for_Fr

旋转的油纸伞·2023-04-10 17:04

Vivado界面配置选项含义解析

目录一、前言二、ProjectSettings2.1基础设置2.1.1General2.1.2Simulation2.2综合与布局布线2.2.1Synthesis2.2.2Implementation三

知识充实人生·2023-04-10 11:31

2021-08-17-Deep MR to CT Synthesis using Unpaired Data(MICCAI Workshop 2017)-有代码

2021-08-17-DeepMRtoCTSynthesisusingUnpairedData(MICCAIWorkshop2017)-有代码CycleGAN的代码链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix这篇文章是做什么的：MR模态合成CT模态输入：单张图像是否需要数据配准：不需要是基于2D还是3D:sagittal2Di

大虎甜面酱·2023-04-08 05:56

AI绘画之Midjourney从小白到入门保姆级教学

这段时间各种衍生的AIGC（利用人工智能技术来生成内容）工具层出不穷，通过文字生成文字，比如ChatGPT、文心一言、newbing等等；通过文字生成视频，比如阿里达摩院发布的Text-to-video-synthesis

程序员可乐、·2023-04-08 01:56

2019-01-31 “人工数据合成”（artificial data synthesis）

人工数据合成的概念通常包含两种不同的变体：第一种是白手起家创造新的数据；第二种是已经有了一小部分带标签的训练集，然后扩充为一个大的训练集人工数据合成人工数据合成字符识别的更大的训练集：现代计算机通常都有一个很大的字体库，库中有很多不同类型的字体，然后将字体粘贴到其他随机的背景图像前面（第一种）。然后模糊操作让图像变形，比如均匀等比例缩放或者一些旋转操作等等（第二种）。语音识别的更大的训练集：自动地

奈何qiao·2023-04-07 08:50

不确定系统 Robust Controllers 频域控制器设计

使用mu-synthesis算法，可以在模型不确定性存在的情况下优化控制器性能，确保在所有现实场景下的有效性能。回路成形（设计控制器以形成SISO或MIMO反

FL17171314·2023-04-04 16:01

新视角合成 (Novel View Synthesis)

0.引言辅助理解Nerf摘抄自这里，抄一遍读一遍吧。这个讲的是真浅显易懂。1.任务定义1.1.任务定义新视角合成任务(NovelViewSynthesis)指的是给定源图像(SourceImage)及源姿态(SourcePose)，以及目标姿态(TargetPose)，渲染生成目标姿态对应的的图片(TargetImage)。新视角合成在3D重建、AR/VR等领域有着广泛的应用。1.2.坐标变换源图

古路·2023-04-03 10:52

论文笔记（二十三）：Predictive Sampling: Real-time Behaviour Synthesis with MuJoCo

PredictiveSampling:Real-timeBehaviourSynthesiswithMuJoCo文章概括摘要1.介绍2.背景3.MuJoCoMPC(MJPC)3.1.物理模拟3.2.目标3.3.样条3.4.规划师4.结论4.1.图形用户界面4.2.例子5.讨论5.1.预测抽样5.2.用例5.3.局限和未来的工作文章概括作者：TaylorHowell,NimrodGileadi,Sa

墨绿色的摆渡人·2023-04-03 02:35

4、High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

简介github地址diffusionmodel明显的缺点是耗费大量的时间、计算资源，为此，论文将其应用于强大的预训练自编码器的潜在空间，这是首次允许在复杂性降低和细节保存之间达到一个近乎最佳的点，极大地提高了视觉保真度。通过在模型架构中引入交叉注意层，将扩散模型转化为强大而灵活的生成器，用于一般条件输入，如文本或包围框，并以卷积方式实现高分辨率合成。这种潜在扩散模型(LDMs)在图像修补和类条件

C--G·2023-04-02 20:46

论文阅读：Few-shot Video-to-Video Synthesis

没想到寒假在家两个月了！寒假过得有了暑假的感觉…很多东西都因为疫情开始搁置，小李又来更新了。今日依旧是论文阅读系列。论文名称：《Few-shotVideo-to-VideoSynthesis》论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12713论文翻译：https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/102895889代码地址

LiBiscuit·2023-04-01 08:06

论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf复现源码：https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch概述 Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（NeuralRadianceFields）的变体，将NeRF扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的NeRF，使渲染

CV科研随想录·2023-03-30 16:33

classifier guided diffusion【公式加代码实战】Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

classifierguideddiffusion【公式加代码实战】DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis一、前言二、训练的优化1.评价指标（脑图）三、架构优化四、条件生成1.伪代码2.公式推导DDPM采样公式的证明DDIM采样公式的证明五、代码实现部分Reference：一、前言代码地址：https://github.com/openai/guided-d

旋转的油纸伞·2023-03-29 08:07

ECCV 2020 [非卷积5D] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis Github代码测试

论文是以稀疏光场渲染稠密视角光场从而达到3D效果；测试自己数据需要多张不同视角图片。NeRF用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示。NeRF的一大特点是不使用3D建模，通过静态图片进行训练，再通过raymarching进行渲染实现3D视效，使3D视效样片的每一帧画面都能达到照片级的真实度。目前代码已开源，https://github.com/bmild/nerf项目主页：https://ww

niuyuanye·2023-03-29 07:58

文献翻译阅读-NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

Super__B·2023-03-29 07:50

【SDG精读与代码复现】More Control for Free Image Synthesis with Semantic Diffusion Guidance【SDG】

【SDG精读与代码复现】MoreControlforFree!ImageSynthesiswithSemanticDiffusionGuidance【SDG】一、前言二、论文介绍1、文章主旨思想背景介绍2、方法3、实验三、复现模块：1、复现指引2、复现结果总结：四、Reference：五、bug解决模块遇到的bug1遇到的bug2遇到的bug3遇到的bug4六、评价指标一、前言论文地址：Liu_M

旋转的油纸伞·2023-03-29 07:49

翻译：Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Approach

毕设要求翻译一篇英文文献，挣扎了两天才把它翻完，po出来免得浪费啦～image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png参考文献就直接找论文吧

Flora_Fei·2023-03-26 05:09

微软TTS服务器,微软TTS，Neospeech TTS 简单使用

首先添加类库调用，系统自带的system.speechusingSystem.Speech.Synthesis;然后就能调用方法了SpeechSynthesizerspeech=newSpeechSynthesizer

weixin_39541693·2023-03-15 14:49

CSS字体合成font-synthesis

CSSfont-synthesis属性用于指定如果指定fontfamily的字体没有斜体或粗体时，是否由浏览器来合成字体的斜体或粗体样式。

CodeMT·2023-03-11 22:59

vivado中如何生成、例化和仿真DCP文件

一、生成DCP文件1、在vivado-Tool-setting-project-setting-synthesis路径下，设置-modeout_of_context（综合时不产生IObuffer）2、将引脚约束注释掉

希言自然也·2023-03-11 20:15

论文笔记NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF使用神经网络来表示场景。给定一个场景，输入该场景一些视角的图片，NeRF可以合成该场景新视角的图片。神经辐射场神经辐射场（neuralradiancefield，NeRF）使用5D的向量值函数表示一个场景。输入是连续的5D坐标（包括位置x=(x,y,z)\mathbfx=(x,y,z)x=(x,y,z)和视角方向d=(θ,ϕ)\mathbfd=(\theta,\phi)d=(θ,ϕ)），输

冰冰冰泠泠泠·2023-03-10 13:12

pyramid solitaire

PyramidcardNumbersaddup,synthesis13toeliminate.Inthegame,playerscangethighscoresbyclickingontwoCARDSthatcanbemadeinto13

erero·2023-03-10 06:25

JS中的语音合成——Speech Synthesis API

Robertbiu·2023-03-09 21:00

79、ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis

简介主页物理模拟可以很好地预测天气影响。神经辐射场产生SOTA场景模型。ClimateNeRF允许我们渲染真实的天气效果，包括雾霾、雪和洪水，结果可以通过有物理意义的变量来控制，比如水位，这允许人们可视化气候变化的结果将对他们产生什么影响实现流程首先，使用instant-NGP重建3D场景。重建的亮度场能够高效地合成高质量的新颖的场景视图图像。其次，有选择地微调学习的instant-ngp模型，以

C--G·2023-03-09 07:51

Photographic Text-to-image Synthesis with a Hierarchically-nest Adversarial Networks使用层级对抗网络使得文字生...

这篇论文解决了StackGan端到端的问题，stackGan是分层训练的，而本文的网络结构是一个金字塔结构的，且解决了StackGan中文字图片不匹配的问题，他使用了文字与图片匹配对，他与StackGan没有太大差距，都是为了生成清晰的图片使用了层级的结构，但是本篇论文为自己的金字塔层级结构设计了合理的生成和判别器以及对应的loss。目测与stackGan++有相似之处。暂时不知道是几层，--sc

水球喵·2023-02-17 02:29

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