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AI绘图Stable Diffusion中关键技术：U-Net的应用

然后，这个新生成的28x28特征图会与编码器阶段对应尺寸（28x28）的特征图进行通道上的拼接（concatenation）。...以下是一个简化的PyTorch代码示例，展示如何将解码器阶段的新生成的28x28特征图与编码器阶段相对应尺寸的28x28特征图进行通道上的拼接。...在这个示例中，torch.cat函数用于在通道维度（dim=1）上拼接特征图。这里的enc1和dec1代表要拼接的两个特征图，分别来自于U-Net的编码器和解码器部分。...此外，模型的其他部分，如更多的卷积层、池化层、激活函数等，在这里为了简化被省略了。 跳跃连接的作用：跳跃连接的主要作用是将编码器阶段捕获的高级别、全局特征与解码器阶段的局部、细节特征结合起来。...多尺度特征融合：通过U-Net的编码器-解码器结构，Stable Diffusion能够融合不同尺度的特征，这对于生成与文本描述相匹配的复杂图像至关重要。

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【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——PyTorch实现自编码器

在本文中, 我们将构建一个AAE, 来压缩数据, 分离图像的内容和风格, 用少量样本来分类图像, 然后生成它们。...本系列文章, 专知小组一共分成四篇讲解: 自编码器, 以及如何用PyTorch实现自编码器 对抗自编码器, 以及如何用PyTorch实现对抗自编码器 自编码器实例应用: 被玩坏的神经画风迁移(没办法太典型了...) 自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST PyTorch实现自编码器 首先我们先回顾一下什么是自编码器 , 然后用PyTorch 进行简单的实现。...(可以是文本, 图像, 视频, 语音), 输出latent code, 比如上图, 输入数据是 ? 的一张图像, 输出的是 ?...图片降噪(Image Denosiong), 输入嘈杂的图像, Autoencoder可以生成清晰无噪声的图像.

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    Transformers 4.37 中文文档（八十六）

    该论文的摘要如下： 理解文档图像（例如发票）是一项核心但具有挑战性的任务，因为它需要复杂的功能，如阅读文本和对文档的整体理解。...skip_unmasked_multimodal_encoder（布尔值，可选）— 跳过未掩盖输入的多模态编码器的任何计算。FLAVA 预训练目前不需要未掩盖的多模态嵌入或输出。...裸的 FLAVA 多模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。...虽然生成模型在预训练和微调之间提供了一致的网络架构，但现有工作通常包含复杂的结构（单/多模态编码器/解码器）并依赖于外部模块，如目标检测器/标记器和光学字符识别（OCR）。...如果是 NumPy 数组/PyTorch 张量，则每个图像应为形状 (C, H, W)，其中 C 是通道数，H 和 W 是图像高度和宽度。

    24010

    从入门到精通UNet: 让你快速掌握图像分割算法

    通道转换：根据UNet算法的输入要求，可能需要将图像从RGB格式转换为灰度（单通道）或其他颜色空间。这可以使用图像处理库来完成。...编码器模块（Encoder Block）：重复使用多个下采样模块，以便逐渐减小特征图的尺寸和通道数。...可以使用现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow等）来实现模型构建。在搭建模型时需要选择合适的损失函数（如交叉熵损失函数）和优化器（如 Adam 优化器）。...构建 UNet 模型：使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）构建 UNet 模型。UNet 是一种经典的卷积神经网络结构，具有编码器和解码器部分，可以有效地对图像进行分割。...未来的发展可以探索如何利用多尺度信息进行更精确的图像分割，包括引入金字塔结构或注意力机制。

    49010

    使用 Grad-CAM 可视化 ViT 的输出，揭示视觉 Transformer 的工作原理

    ViT 的核心思想是将输入图像划分为多个小块，然后将每个小块作为一个 token 输入到 Transformer 的编码器中，最终得到一个全局的类别 token 作为分类结果。...将 ViT 的输入通过 Transformer 的编码器，得到一个 197x768 的输出矩阵。其中第一个向量就是类别 token ，它包含了 ViT 对整个图像的理解。...将贡献度向量 除去第一个元素（类别 token ），并重塑为一个 14x14 的矩阵 ，其中 。这个矩阵 可以看作是每个小块对分类结果的贡献度。...token result = tensor[:, 1:, :].reshape(tensor.size(0), height, width, tensor.size(2)) # 将通道维度放到第一个位置...我们可以选择倒数第二层中的任意一个 Transformer 编码器作为目标层。

    4K20

    模型层

    参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 + 卷积核尺寸(如3） nn.Conv2d：普通二维卷积，常用于图像。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 + 卷积核尺寸(如3乘3) 通过调整dilation参数大于1，可以变成空洞卷积，增大卷积核感受野。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 + 卷积核尺寸(如3乘3乘3) 。 nn.MaxPool1d: 一维最大池化。 nn.MaxPool2d：二维最大池化。...无论输入图像的尺寸如何变化，输出的图像尺寸是固定的。该函数的实现原理，大概是通过输入图像的尺寸和要得到的输出图像的尺寸来反向推算池化算子的padding,stride等参数。...nn.TransformerEncoder：Transformer编码器结构。由多个 nn.TransformerEncoderLayer编码器层组成。

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    Transformers 4.37 中文文档（六十八）

    input_data_format（ChannelDimension 或 str，可选）— 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像推断通道维度格式。...构建一个 ImageGPT 图像处理器。此图像处理器可用于将图像调整为较小分辨率（如 32x32 或 64x64），对其进行归一化，最后进行颜色量化，以获得“像素值”（颜色簇）序列。...input_data_format (ChannelDimension 或 str，可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...input_data_format（ChannelDimension或str，可选）— 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...如果设置为'pt'，则返回 PyTorch torch.Tensor对象。 input_data_format（ChannelDimension或str，可选）— 输入图像的通道维度格式。

    19010

    PyTorch基础介绍

    A：因为在神经网络的传递中，会有一个过程叫做reshape（重塑），即在网络中不同的点会有特定的形状，因此我们需要特别在意张量的形状，并在有能力根据需要进行重塑。...将一个输入颜色通道和一个卷积滤波器结合起来，再对其做一个卷积运算，就可以得到一个输出通道的结果，称之为特征映射（之所以用“特征”这个词，是因为输出代表了图像的特定特征，比如边缘）。...并且在使用多设备时，张量之间的操作必须是存在于同一个设备上。总之，张量的操作需要注意两点，一张量包含一个统一类型的数据，二张量之间的运算依赖于张量的类型以及设备。...as transforms #这个接口是负责访问图像处理的通用转换 #创建一个实现这些所需方法（两种）的子类来拓展数据集类，这样新self类能够传递给pytorch data loader对象构造器，...而上面代码中存在依赖于数据的超参数，即依赖于数据的超参数是在网络的开始和网络的末端，就是第一个卷积层的输入通道（依赖于构建训练集的图像内部的彩色通道的数量）以及最后一个线性层的输出特征（依赖于训练集中类的数量

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    CM-UNet: 利用Mamba架构的高效全局上下文建模进行图像语义分割

    此外，为了进一步细化CNN编码器输出的特征，采用了一个多尺度注意力聚合（MSAA）模块来合并不同尺度的特征。...CM-UNet利用Mamba架构从CNN编码器聚合多尺度信息。它包括一个U形网络，具有提取多尺度文本信息的CNN编码器和一个具有设计的CSMamba块的解码器，用于高效的语义信息聚合。...作者设计了一个CSMamba块，将通道和空间注意力信息融入到Mamba块中，以提取全局上下文信息。此外，作者使用多尺度注意力聚合模块辅助跳跃连接，并采用多输出损失逐步监督语义分割。...Implementation details 作者所有的实验都是在单个NVIDIA 3090 GPU上进行的，使用的是PyTorch框架。...这些方法使用了已确立的编码器架构，如R18[26]，VMamba[10]和Swin-Base[18]。

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    ACMMM 2021-多模态宝藏！京东梅涛团队重磅开源第一个适用于多个任务的多模态代码库x-modaler

    尽管许多现有的视觉到语言工作已经发布了开源实现，但源代码是在不同的深度学习平台(如Caffe、TensorFlow和PyTorch)中实现的，其中大多数不是以统一的方式构建的。...为了缓解这个问题，作者提出了x-modaler代码库，这是一个基于pytorch的、通用的、用户友好的和高性能的多模态代码库，通过以模块化的方式组织所有组件，可以灵活地实现SOTA的视觉语言技术。...首先，将图像/视频表示为一组视觉token、CNN特征或通过预处理的高级属性 ，这些视觉表示通过编码器(如LSTM、卷积或基于转换器的编码器)进一步转换为中间状态 。...X-Linear attention模块 建模了空间和通道双线性注意力的高阶交互。 3.4 Decoder 解码器阶段的目标是在每个时间步中基于编码器得到的中间状态，来解码生成每个单词。...该模型首先通过图像和文本编码器对图像和输入问题进行分别编码，然后进一步利用跨模态交互模块来实现整体图像问题表示。最后，利用单层MLP作为分类器，基于整体图像问题表示来预测答案。

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    A4-Unet:用于肿瘤分割的可变多尺度注意网络 ！

    在A4-Unet中，变形大核注意力（DLKA）被引入到编码器中，以提高对多尺度肿瘤的捕捉能力。...瓶 Neck 分使用具有跨通道注意力的Swin空间金字塔池化（SSPP），进一步研究图像内的长距离依赖关系和通道之间的关系。...作者将这些要点融入到脑肿瘤图像分割的特点中，并总结如下： (i) 强大的编码器的应用。脑部图像通常包含复杂的结构，如脑组织、血管和室管膜，而肿瘤则常表现出多样化的形状和大小。...然而，它们在检测高分辨率细节（如纹理和边缘）方面表现不佳，这限制了其在密集视觉任务中的效果。 (ii) 融合多尺度信息。大脑中不同组织结构内的肿瘤可能在大小、形状和分布上存在显著差异。...通过融合多尺度信息，模型能够更好地捕捉图像中的细节和全局上下文，从而增强分割模型对各种结构的感知能力。 (iii) 注意机制的整合。MRI图像具有多个通道，每个通道提供了不同的信息。

    20210

    【深度学习】李沐《动手学深度学习》的PyTorch实现已完成

    这个项目是中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，用Pytorch实现，是目前全网最全的Pytorch版本。...卷积神经网络 4.1 二维卷积层 4.2 填充和步幅 4.3 多输入通道和多输出通道 4.4 池化层 4.5 卷积神经网络（LeNet） 4.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 4.7 使用重复元素的网络...计算性能 7.1 命令式和符号式混合编程 7.2 自动并行计算 7.3 多GPU计算 7.4 本章附录 8....计算机视觉 8.1 图像增广 8.2 微调 8.3 目标检测和边界框 8.4 锚框 8.5 多尺度目标检测 8.6 目标检测数据集（皮卡丘） 8.7 单发多框检测（SSD） 8.8 区域卷积神经网络（R-CNN...子词嵌入（fastText） 9.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 9.6 求近义词和类比词 9.7 文本情感分类：使用循环神经网络 9.8 文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN） 9.9 编码器

    2.4K30

    Unet网络实现叶子病虫害图像分割

    PyTorch提供了两个高级功能：1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了...pytorch。...U-Net 基于全卷积网络 FCN，其网络结构与 FCN 相似，都采用了编码器和解码器，以及跳跃连接的拓扑结构，能够实现在少量训练图像上进行更加精准的分割。...其中labelme可以实现对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。...编码器用于抽象特征、提取信息，解码器部分使得图像逐步恢复原始尺寸，而跳跃连接则将不同层次的特征进行了融合。

    1.9K20

    Transformers 4.37 中文文档（六十七）

    input_data_format（ChannelDimension 或 str，可选）— 输入图像的通道维度格式。如果未设置，将从输入图像中推断通道维度格式。...然而，由于参数数量庞大和模型设计（如注意力机制）等原因，基于 ViT 的模型通常比轻量级卷积网络慢。因此，将 ViT 部署到实时应用中尤为具有挑战性，特别是在资源受限的硬件上，如移动设备。..."channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像以（高度，宽度，通道数）格式。 未设置：使用输入图像的通道维度格式。...input_data_format（ChannelDimension或str，可选） — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...input_data_format (ChannelDimension 或 str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。

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    Transformers 4.37 中文文档（七十三）

    "channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像以（高度，宽度，通道数）格式。 未设置：使用输入图像的通道维度格式。...input_data_format (ChannelDimension或str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...ViT 模型在顶部带有解码器，用于遮罩图像建模，如SimMIM中提出的。 请注意，我们在我们的示例目录中提供了一个脚本，用于在自定义数据上预训练此模型。...ChannelDimension.LAST: 图像以 (高度, 宽度, 通道数) 格式。 未设置：默认为输入图像的通道维度格式。...input_data_format（ChannelDimension或str，可选）-输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。

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    学界 | 康奈尔&英伟达提出多模态无监督图像转换新方法

    （a）各个域 Xi 中图像的编码形式为：共享目标空间 C 和域特有的风格空间 Si。每个编码器都有对应的反编码器（未在图中展示）。...（b）为了将某个 X1 中的图像（如猎豹）变换到 X2 中（如家猫），我们将输入图像的内容码和目标风格空间中的某个随机风格码进行重组。不同的风格码会得到不同的输出。 ? 图 2. 模型概述。...我们提供了 PyTorch 下的开源实现 内容编码器：由多个用于对输入降低采样的 Strided Convulsion 层和多个进一步处理输入的 Residual Block 组成，其中所有的 Convulsion...其中 z 是前一个卷积层产生的激活（Activation），µ 和 σ分别表示各个通道的均值和标准差，γ 和 β是 MLP 从风格码中生成的参数。...我们下一阶段的研究方向会是将这一框架推广到其他域，如影像、文本中。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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