是否有办法解决这些问题呢？Halide 提供了一种方案。...Halide 是一个被设计用来进行图像处理算法加速的工具，它分离了“算法”与“调优”：“算法”仅定义程序的功能，与执行速度无关，可以跨硬件共享；“调优”则在保证算法不变的情况下，使用各种硬件特性进行加速...下图将 Adobe 产品中的算法与 Halide 的实现进行比较： Halide 仅用 60 代码，就可以超过 Adobe 的专家花费 3 个月优化的算法，并且可以轻松地移植到 GPU 上，给算法开发带来了很多便利...y; // 使用刚才变量以及表达式完成函数的定义 gradient(x,y) = e; 上面的 DSL 包含了几个重要的元素：函数、变量、表达式，可以看作是定义了如下的结构： Gradient 是一个接收两个输入...要使用 Auto Scheduler， 我们需要一个生成器，这个生成器继承自 Halide::Generator 模版类，有两个可以实现的接口： Generate 使用 Halide DSL 进行算法的功能实现
中的经典模糊化(blurred)图像的例子来演示一下(以下代码也可以在自己的电脑上测试观察结果)，这里用OpenCV来对图像进行操作进行演示： 首先我们设计一个可以对图像进行模糊的操作函数： // in...在Halide中，我们首先将x轴的循环嵌套按照，内侧循环因子4的方式，拆分为两个(也就是内侧循环x执行四次，外侧根据总数进行计算，下例是2*4=8)，然后将内侧的x循环转化为向量的形式： Var x_outer...在下面中我们将x轴拆分为内侧和外侧，因为每次内侧的数值增长都是从0到1，如果我们将内测循环的x轴展开，就不需要每次循环到这里再读取内测循环的x的值了： Var x_outer, x_inner; gradient.split...JIT模式使用起来比较方便，可以直接将算法和Halide的代码生成generator封装成一个类，在程序的其他部分调用这个类即可。...然后在独立的目标机器的应用的工程的源代码中通过头文件调用算法实现的计算函数，并在build的时候链接上.o文件，这样就得到一个可以在目标机器上运行的用Halide实现算法的程序了。
一、摘要尽管生成性对抗网络（GAN）在各种任务中取得了显著的成功，但它们在生成高质量图像方面仍然面临挑战。在本文中，我们提出了堆叠生成对抗网络（StackGANs），旨在生成高分辨率照片真实感图像。...通过在多个尺度上建模数据分布，如果这些模型分布中的任何一个与该尺度上的真实数据分布共享支持，则堆叠结构可以提供良好的梯度信号，以加速或稳定整个网络在多个尺度上的训练。...从低分辨率到高分辨率的图像是从树的不同分支生成的。在每个分支上，生成器捕获该尺度的图像分布，鉴别器分辨来自该尺度样本的真假。对生成器进行联合训练以逼近多个分布，并且以交替方式对生成器和鉴别器进行训练。...h(i-1)共同作为计算hi的输入，如此生成器产生小尺度到大尺度的样本。...条件图像生成：将图像及其相应的条件变量（如text embedding）输入到鉴别器中以确定图像和条件变量是否匹配，这引导生成器近似条件图像分布。
在这篇文章中，我将尝试带你了解在DNN库中卷积层是如何实现的。...存储顺序和行主序 虽然我们从逻辑上把矩阵/图像/张量看作多维的，但它们实际上存储在线性的一维计算机内存中。我们必须定义一个约定，该约定规定如何将这些多维数据展开到线性存储中，反之亦然。...毕竟，卷积是带有输入padding的滤波器的点积。如果我们把滤波器放到一个二维矩阵中，把输入的小patch放到另一个矩阵中，然后把这两个矩阵相乘，就会得到相同的点积。...与CNNs不同，矩阵乘法在过去几十年里得到了大量的研究和优化，在许多科学领域都是一个关键问题。 上面将图像块放到一个矩阵中的操作称为im2col ，用于图像到列。...然而，在现实中，不同的图像块之间往往存在一定的重叠，因此im2col会产生一定的内存重复。生成这个im2col缓冲区和膨胀的内存所花费的时间，必须通过GEMM实现的加速来抵消。
存储顺序和行优先 逻辑上我们将矩阵/图像/张量看作是多维度的，但实际上它们存储在线性、一维的计算机内存中。我们必须定义一个惯例，来规定如何将多个维度展开到线性一维存储空间中，反之亦然。...Halide是一种嵌入到 C++ 中的语言，它可以帮助抽象概念，旨在帮助用户写出快速的图像处理代码。...卷积是滤波器和输入图像块（patch）的点乘。如果我们将滤波器展开为2-D矩阵，将输入块展开为另一个2-D矩阵，则将两个矩阵相乘可以得到同样的数字。...将图像块展开为矩阵的过程叫做im2col（image to column）。我们将图像重新排列为矩阵的列，每个列对应一个输入块，卷积滤波器就应用于这些输入块上。 下图展示了一个正常的3x3卷积： ?...使用类似的重排序、向量化和展开，在临时缓冲区（matrix_mul）计算8x24 matmul。 使用向量化、展开等方法将临时缓冲区matrix_mul 复制回out。
如图中展示的 YUI 作品中，真人头像和二次元头像的头发和五官都是对应的。这种部件级别的对应需要对整个图像中人脸的每个部件都进行整体的认知与转化，图像滤镜与风格转化等是没办法做到的。...生成对抗网络由生成器和判别器两部分组成，生成器负责产生与该输入图像相似的二次元图像，判别器负责判别哪些是原始的二次元形象，哪些是由生成器生成出来的二次元形象。...然而，仅靠这样的学习方式很难达到团队希望的高层次的对应关系，特别是在希望学习的变换涉及到形变等复杂变换时。团队经实验发现，在低分辨率中这样的困难会被缓解。...团队未来将继续深入研究如何基于少量数据快速地训练一个指定画风的模型。此外，团队也在尝试将目前面向图像的二次元转换技术扩展至视频，解决无监督训练情况下的视频时域一致性的问题。...YUI现在还不是一个技巧超级熟练的画师，它还有一些地方需要改进，例如不能很好地应对侧脸、脸部遮挡、复杂光线条件等特殊情况，未来 YUI 将更努力地学习完善复杂场景中的生成效果。 ?
目前神经网络编译器处在一个发展中的阶段，早期图层级和算子层级都是手工去实现，手工实现算子融合，专家手工写神经网络算子在目标硬件的优化计算库等，后期慢慢朝着自动优化方向发展。...下文将介绍几个相关的开源项目：TVM，Halide，AutoKernel。 二、TVM的前世今生 在编译器快速发展的浪潮中，较为突出的便是TVM（Tensor Virtual Machine)。...三、Halide Halide于2012年提出，主要用于自动优化。其嵌入到C++中，是MIT研究人员专门为图像处理设计的一种程序语言。...Halide于2012年提出，主要用于自动优化。其嵌入到C++中，是MIT研究人员专门为图像处理设计的一种程序语言。...Op Generator：算子生成器，采用了开源的Hallide。 2. AutoSearch：目前还在开发中，目标是通过机器学习、强化学习常用算法自动搜索出优化策略。 3.
神经网络编译器： 其输入是深度学习训练框架训练出来的模型定义文件，输出是能够在不同硬件高效执行的代码。 ? 从上至下由四个层级组成： 1....Halide Halide于2012年提出，主要用于自动优化。其嵌入到C++中，是MIT研究人员专门为图像处理设计的一种程序语言。...Halide于2012年提出，主要用于自动优化。其嵌入到C++中，是MIT研究人员专门为图像处理设计的一种程序语言。...Op Generator：算子生成器，采用了开源的Hallide。 2. AutoSearch：目前还在开发中，目标是通过机器学习、强化学习常用算法自动搜索出优化策略。 3....AutoKernel Plugin：把生成的自动算子以插件的形式插入到Tengine中，和人工定制互为补充。 ?
计算与调度计算与调度的来源图像处理在当今物理世界中是十分基础且开销巨大的计算应用。图像处理算法在实践中需要高效的实现，尤其是在功耗受限的移动设备上。...这一挑战的根源来自传统的编程语言将图像处理算法的定义及其计算和数据在底层机器上的组织方式混为一谈。...Halide 的独特之处在于将算法定义和如何组织计算两个过程独立。其作为一种强大的编程工具，能让图像处理程序变得更简单，但性能却比之前的手动调优方法快很多倍。...当然在代码中 Halide 提供了封装好的 api，原始代码：Var x("x"), y("y"); //定义两个变量Func gradient("gradient"); //定义一个待执行的 functiongradient...，它就进行这样的变换：将树中同一函数的两个相邻循环节点合并为一个循环节点，新节点与原始外部循环节点保持在树中的相同位置，并且每个节点的子节点都连接起来，原始外部变量的子节点位于原始内部变量的子节点之前。
OpenCV在不断的迭代中，逐渐向几个方向扩展着其计算能力，下面以OpenCV中每个方向对应的类为锚进行列举： cv::Mat OpenCV中最基础的数据结构，具有存储多种数据类型的多维矩阵的能力，也可用来表示图像...，如Halide和OCL等。...引用计数 OpenCV中的各种Mat类可能具有多种含义：它们既可以用来表示一副BGR图像，也可以用来保存浮点型的视差值或者某个图像一个ROI区域的临时表示。...对于其中的每一个步骤以及算法整体，输出矩阵的尺寸仅和当前的输入相关。...cv::AutoBuffer 一个临时栈堆结合缓冲区类，其一个模板参数接收期望栈缓冲区的尺寸（OpenCV 4.5.4 中默认为1024字节左右），当后续需求的缓冲区大小小于栈缓冲区尺寸时，可用栈缓冲区作为目标缓冲区
这里之所有没有输入噪声信息，是因为在实际实验中，如果输入噪声和条件，噪声往往被淹没在条件C当中，所以这里直接省去了。...PatchGAN将图像换分成很多个Patch，并对每一个Patch使用判别器进行判别（实际代码实现有更取巧的办法，实际是这样实现的：假设输入一张256×256的图像到判别器，输出的是一个4×4的confidence...具体来说，作者的贡献主要在以下两个方面： 使用多尺度的生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。 使用了一种非常巧妙的方式，实现了对于同一个输入，产生不同的输出。...模型结构 生成器由两部分组成，G1和G2，其中G2又被割裂成两个部分。G1和pix2pix的生成器没有差别，就是一个end2end的U-Net结构。...具体做法如下： 根据个体分割的结果求出Boundary map 将Boundary map与输入的语义标签concatnate到一起作为输入 Boundary map求法很简单，直接遍历每一个像素，判断其
生产力的数量级增长 创造全新高性能机器学习模型的典型工作流需要花费数天或者数周来完成两个流程： 在 NumPy 层级的使用上，研究人员编写一个全新层，并在 PyTorch 这样的深度学习库中链接已有运算...在此发布中，我们能提供： 一种以简单语法形式表达大量机器学习 idea 的数学符号； 一个基于 Halide IR 的 C++前端，面向此数学符号； 一个基于 Integer Set Library（ISL...Halide 使用类似的高级函数式语法描述图像处理流程，接着在独立的代码块中，将其明确调度到硬件上，详细说明操作是如何被平铺、矢量化、并行化和融合的。...Halide 的自动调度是一个活跃的研究领域，但对于 GPU 上运行的 ML 代码还没有很好的解决方案。 ? Tensor Comprehension 将 Halide 编译器作为所要调用的库。...在该案例中，图像的旋转对应着允许深层运算符混合的循环交换。 为了推动搜索过程，我们同样提供了一个集成的多线程、多 GPU 自动调优的库，它使用进化搜索来生成和评估数千种实现方案，并选择性能最好的方案。
很多这类技术面临并正尝试解决的一个问题，即为了达到良好的全局表现，训练要在视频上进行，而不是静态的图片上。这是将学习到的表征应用在实际任务中的唯一途径。...生成器学习到的平滑空间启示鉴别器也要有类似的属性，这使得鉴别器在编码图像时成了一个很棒的通用特征提取器。...在视觉表征中通过解决拼图问题来进行无监督学习确实是一个聪明的技巧。作者将图像分割成了拼图，并且训练深度网络来解决拼图问题。最终得到的网络的表现足以比肩最好的预训练网络。...他们让同一幅图像上的两个补丁紧密分布。这些补丁在统计上来讲是同一个物体。第三个补丁选择随机的图像，并且布局在随机的位置，从统计上来讲与前两个补丁并不是同一类物体。...下面是 PredNet 模型以及一个具有两个堆叠层的例子： ?
这样能形成一个良好的负反馈，在训练判别器“鉴伪”的同时，也逼着生成器增强自己“造假”的能力。 图1：GAN中包括生成器和判别器两个部分 GAN成功之处在于生成器和判别器的“左右互搏之术”。...所以CycleGAN其实是由两个独立的GAN组成的，也就包括了2个生成器Gx, Gy，以及2个判别器Dx和Dy。 其中Dx的任务是检查输入的Y和真实的斑马Y之间有没有差异。...而生成器的合成器由18层网络组成，它们将向量z从4*4的分辨率一直扩大到1024*1024，实现了分辨率的升高。但此时生成的图像还是黑白的，缺少RGB三个颜色通道。...DiscoGAN也需要学习两个映射函数，一个用来学习领域X到领域Y的正向变换方法，另一个用来学习Y到X的反向的变换函数。而原始图像和经过两次变换后的重建图像间的不匹配程度使用了重构损失来进行计算。...总结来说，DiscoGAN包括两个独立的GAN网络，一个是GAB，一个叫GBA。在上图中，模型正在尝试学习汽车和人脸这两个不同领域的数据图像中物体的“方向”信息。
修补模型：在不损失整体性能的情况下，修正模型在某种特殊情况下的预测。 在本系列文章中，将列出几个解决上述问题的办法，这些办法适用于大部分视觉任务中。...MNIST 数字数据集中学习到的堆叠去噪自编码进行了可视化。...将优化目标偏向具有自然图像先验的自然图像已被证明可以显着提高合成图像的质量： 数据项强度C在反转深度表示中的作用。选择较小的C值会产生更多的正则化的重建。图片源自Mahendran....训练生成器和判别器网络管道，旨在将合成图像与真实图像分开。图像生成器DNN用于生成激活最大化（AM）过程的先验图像。它被训练为接收代码（例如标量矢量）并输出看起来尽可能接近真实图像的合成图像。...因为该项研究中引入的AC-GAN模型就是学习生成以类别为条件的图像。紧挨着生成器和判别器模型，该模型还具有一个额外的分类器网络（在本例中为Inception-v3）。
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 本文目录 介绍 生成式对抗网络 生成器 鉴别器 本文小结 介绍 《权利的游戏》迎来了大结局，我斗胆在此问一下各位权游迷，你有没有想过如果你最喜欢的电影或电视剧中的角色性别完全不同会是什么样子...因为这是一个深入的学习过程，我们必须充分利用所有的行话，使其最大限度地发挥潜力，以满足潜在的投资者，我们全新的，在矩阵乘法将改变世界之前从未见过的，堆叠一堆这样的层是有意义的，以获得一个神经网络，可以将图像放大到相当大的尺寸...在图像分类的例子中，我们有一个清晰的损失数学方程，但是我们这里不能有类似的东西，因为数学不能构造一个可微分函数，它告诉我们生成的图像是真实的还是假的。...让我再说一遍：拍一张图片，然后返回一个数字，上面写着它是真的还是假的（“1”是真的，0”是假的）。 输入：图像。输出：二进制值。 你明白了吗？这不仅仅是一个损失函数，而是一个完整的神经网络。...因此，从生成器网络的角度来看，鉴别器起着损耗函数的作用。 如果生成器更新参数的方式使其生成的图像在通过鉴别器输入时产生接近零的值，则生成的图像看起来像三岁小孩在电视屏幕上击打棒球的结果。
考虑将多数图图像作为输入，模型的任务就是预测多个部分的mask。给定一个映射，将分割图渲染为多视图RGB图像，然后对预训练模型进行微调。...作者使用VAE将多视图图像编码到潜在空间中，并将其与噪声潜在空间堆叠起来，作为扩散网络的输入。...这种方法有两个优势：首先是利用了预训练的图像生成器，保证了天生具有视图一致性；其次，生成方法允许简单地从模型中重新采样来进行多个合理的分割。...类似于上一个阶段，研究人员将预训练的VAE分别应用于蒙版图像和上下文图像，产生2 × 8个通道，并将它们与8D噪声图像和未编码的部分掩码堆叠在一起，获得扩散模型的25通道输入。...对于方法中涉及微调的三个模型，每个模型的数据预处理方式都不同。 为了训练多视图生成器模型，首先必须将目标多视图图像（4个视图组成）渲染到完整对象。
AE(Auto-Encoder)转换为token，将文本token和图像token拼接到一起，之后输入到GPT模型中学习生成图像。...最后，再训练一个自回归 Transformer，用它来将图像标记从 Transformer 的语言-视觉统一表示中映射出对应图像。...文本编码器由RNN或者Bi-LSTM组成，生成器可以做成堆叠结构或者单阶段生成结构，主要用于在满足文本信息语义的基础上生成图像，鉴别器用于鉴别生成器生成的图像是否为真和是否符合文本语义。...生成对抗网络模型在实现文本生成图像上主要有以下策略：多阶段生成网络。由树状结构堆叠的多个生成器（G）和多个鉴别器（D）组成。从低分辨率到高分辨率的图像是从树的不同分支生成的。...抛弃了堆叠结构，只使用一个生成器、一个鉴别器、一个预训练过的文本编码器。使用一系列包含仿射变换的UPBlock块学习文本与图像之间的映射关系，由文本生成图像特征。
数量级增长 传统意义上，如果要从零创造一个具有高性能表现的机器学习层需要两个大步骤，这可能需要耗费工程师数天甚至数周的努力。 1....而在 Tensor Comprehensions 中，研究员们得以将这一流程从几天甚至几周减少到数分钟。...多 GPU 自动调节器 早期工作 Halide 是一种最近在高性能图像处理领域颇受欢迎的语言，它采用类似的高级函数语法来描述一个图像处理的 pipeline，随后在单独代码块中调度到硬件上，并且详细到如何平铺...Halide 的自动调度在研究上非常活跃，但对于 GPU 上运行的机器学习代码，目前还没有很好的解决方案。 ? Tensor Comprehension 将 Halide 编译器作为调用库。...下一步 AI 研习社了解到，该版本的开源库能让研究人员和程序员使用与他们在论文中使用的数学相似标记来编写层，并简明地传达程序意图。他们也能够在几分钟内将这种表示方法进行编译。
其中有一副插图展示了一个通用 AI 编译器的完整架构，涵盖从模型输入到在不同硬件平台上执行的整个流程。...基于 Halide 的 IR：Halide 是一种用于图像处理领域的编程语言和库，它提供了一种高效的方式来定义图像处理算法并生成高性能的代码。...基于 Halide 的 IR 主要针对计算密集型的图像处理和计算任务，它将计算过程表示为图像上的像素级操作，并提供了丰富的接口来调整计算和内存访问方式。...例如部分通过在计算图中寻找具有特定模式的子图，并将其替换为更高效的等效形式来提高性能。局部优化则更广泛地指涉到对一组节点或者一个子图进行的各种优化。常用的方法包括代数简化、常量折叠、算子融合等。...Halide/TVM 方法：Halide 和 TVM 是两个常用的深度学习编译器，它们提供了一种将调度和计算表达分开的方式。这意味着用户可以通过调整调度策略和计算表达来优化程序的性能。
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