当与Groupie一起使用时，在Glide的"with"中输入的是Context对象。
前言 在上一篇文章中我们体验了Glide-4.0的强大，以及更加简便的API，很多童鞋已经开始迁移了，那么接下来我们一起探索一下他的神奇之处： 首先我们来看一下4.0的基本用法： GlideApp.with...所以为了解开大家的好奇，一起来解析一下Glide-4.0源码。...就是你在使用时的class name。...GlideApp这个类事通过上面的注解获得到的，是不容许被修改的，是Glide在应用中的入口，做一些初始化，获取图片存储路径之类的，非常简单，注释也非常清楚，就不详细叙述了。...答：registerActivityLifecycleCallbacks是可以实现，并且我的小伙伴在自己的某些工程中也在使用，但是个人理解是这样的： registerActivityLifecycleCallbacks
1 生成能力超越DALL-E 实验证明，扩散模型（Diffusion Models）可以生成高质量的合成图像，尤其在与引导技术结合使用时，能够在保真度上权衡多样性。...最后，作者团队发现分类器指导与上采样扩散模型可以很好地结合在一起，从而将ImageNet512×512上的FID进一步降低到3.85。...研究人员使用人类评估协议将GLIDE与DALL-E进行比较（如下表所示）。请注意，GLIDE使用的训练计算与DALL-E大致相同，但模型要小得多（35亿对120亿参数）。...此外，它只需要更少的采样延迟，并且没有CLIP 重新排序。 研究人员在DALL-E和GLIDE之间执行三组比较。首先，当不使用CLIP重新排序时，比较两种模型。...他们使用DALL-E模型的两个温度来进行所有的评估，其模型在所有设置中都受到人类评估人员的青睐，即使在非常支持DALL-E的配置中，也允许它使用大量的测试时间计算（通过CLIP重新排序）同时降低GLIDE
第一步 - 把文本和视觉图像联系起来 输入“泰迪熊在时代广场滑滑板”的文字提示后，DALL-E 2生成了下图： 图源：https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e...训练目标是使N对正确编码的图像/标题对之间的cos值相似度最大化，同时使N2 - N对错误编码的图像/标题对之间的cos值相似度最小化。...GLIDE对于DALL-E 2的意义 GLIDE对于DALL-E 2亦很重要，因为GLIDE能够将自己按照文本生成逼真图像的功能移植到DALL-E 2上去，而无需在表示空间中设置图像编码。...第四步 - 万事俱备 现在，我们已经拥有了DALL-E 2的所有“零件”，万事俱备，只需要将它们组合在一起就可以获得我们想要的结果——生成与文本指示相对应的图像: 首先，CLIP文本编码器将图像描述映射到表示空间...： DALL-E 2体现了扩散模型在深度学习中的能力，DALL-E 2中的先验子模型和图像生成子模型都是基于扩散模型的。
首先，将文本 prompt 输入到经过训练以将 prompt 映射到表征空间的文本编码器中； 2....DALL-E 2 中的文本语义与其视觉表征之间的联系是由另一个名为 CLIP 的 OpenAI 模型学习的。 CLIP 接受了数亿张图像及其相关标题的训练，以了解给定文本片段与图像的关联程度。...也就是说，CLIP 不是试图预测给定图像的标题，而是学习任何给定标题与图像的相关程度。这种对比而非预测的目标使 CLIP 能够学习同一抽象目标的文本和视觉表示之间的联系。...为了执行这个图像生成，GLIDE 使用了一个扩散模型。 扩散模型是什么？ 扩散模型是一项受热力学启发的发明，近年来已显著普及。扩散模型通过反转逐渐的噪声过程来学习生成数据。...最后，修改后的 GLIDE 生成模型通过反向扩散从表征空间映射到图像空间，生成许多可能的图像之一，这些图像在输入说明中传达语义信息。 DALL-E 2 图像生成过程的高级概述 参考内容 1.
这里简单介绍下Glide的内存缓存思路。内存缓存的作用就是对于内存中已经加载的图片避免重复加载。...（1）首先Glide内存缓存采用了2种策略，弱引用缓存和LRU算法内存缓存 （2）弱引用缓存就是把图片的弱引用缓存在一个HashMap中，被下载使用的图片首先会缓存在这个弱引用HashMap中。...Glide会通过引用计数的方式来记录图片被引用的次数，当引用次数为0时，也就意味着图片资源不再被使用嘛，这时就会将图片资源从这个弱引用缓存中移除，并把这个图片资源加入到LRU算法内存缓存中 （3）LRU...算法内存缓存的原理就是将图片资源用强引用的方式存储在LinkedHashMap中，当达到容量限制时移除最近最少使用的资源。...Glide会在LRU缓存中的图片被重新使用时将图片资源从LRU缓存中删除，并添加到弱引用的缓存中去。这样做的原因就是防止图片被LRU算法缓存回收。
当EquiScore与不同的分子对接或复合物结构预测方法联合使用，均可显著增强这些方法的虚拟筛选能力。...例如，通过显式地添加损失项来引导模型学习，或对模型输入进行约束（只输入相互作用信息构建的图），或将物理公式引入到模型架构设计中来实现隐式的正则化。...尽管EquiScore是基于Glide SP生成的对接构象进行训练，但与不同对接方法结合使用时，EquiScore仍能有效增强这些对接方法的筛选能力，展现出了良好的通用性和稳健性，使其能够与各种分子对接方法进行集成...其中两种边的注意力权重分布在注意力头2中是相似的，但在其他注意力头中却有显著不同。注意力头之间分布的多样性可能解释了为什么EquiScore在虚拟筛选和类似物排序场景中都表现出色。...同时，在图7d中，可以观察到甲基的引入使配体和蛋白质口袋在形状上更具互补性，使分子与口袋内疏水氨基酸残基ILE219和VAL49的碳原子距离更近。
前言 在上一篇文章中，我们讲解了如何加载本地图片，那么在实际项目中 ImageView 大多数使用场景是加载网络图片，网络图片其实就是存储在服务器上的文件，我们需要从服务器获取到文件的二进制输入流 Inpustream...注意：在 Android中 主线程 也叫 UI线程。 UI 线程是响应用户操作的线程，一旦在 UI线程中存在好在操作，就会阻塞 UI 线程，导致无法及时响应用户操作事件。...当重启应用时，如果图片存在SD卡中，就可以从SD卡中直接获取图片加载。并且SD卡所能存储的图片总数是一定的，会不断的根据策略去舍去图片的存留。...下面请跟我走4步，完成你人生中第一次加载网络图片吧！！！ 1.首先我们要通过依赖 Glide 图片加载库。 Glide github 官方地址 2.在官方文档中我们找到需要依赖的 Glide库地址。...implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.9.0' 3.将依赖地址放置到 app 模块下的 build.gradle 中如图： ?
Universal ImageLoader 当图片通过网络或文件加载完成时，会将解码后的Bitmap存入memoryCache中。...Glide先从Memory后从Active中寻找，有没有想要的资源，如果找到就可以直接显示。在没有资源的情况下，Glide会开始加载解码的任务。...Glide的改进关键点在解码任务完成后 Glide将解码完成的图片与目标ImageView绑在了一起，同时，将这个图片的弱引用，以cacheKey为Key存入了active。...在释放资源时，我们便会将这个不再需要显示的资源放入memory。 流程走到这里，虽然Glide的流程麻烦很多，但是还没有产生实际的效果。...同时，用tag将资源与ImageView绑定。
但如果你已经对Glide 3非常熟悉的话，并不是就必须要切换到Glide 4上来，因为Glide 4上能实现的功能Glide 3也都能实现，而且Glide 4在性能方面也并没有什么提升。...在前面的七篇文章中，我们已经学习了Glide 3的基本用法、缓存机制、回调与监听、图片变换、自定义模块等用法，那么今天这篇文章的目标就很简单了，就是要掌握如何在Glide 4上实现之前所学习过的所有功能...但是千万不要觉得这里就没有陷阱了，在Glide 3中的语法是先load()再asBitmap()的，而在Glide 4中是先asBitmap()再load()的。...回调与监听 回调与监听这部分的内容稍微有点多，我们分成四部分来学习一下。 1. into()方法 我们都知道Glide的into()方法中是可以传入ImageView的。...在onResourceReady()方法中，我们就可以获取到Glide加载出来的图片对象了，也就是方法参数中传过来的Drawable对象。
Webflow 官网地址：https://webflow.com/ Webflow 使你能够在不知道任何一行代码的情况下创建你想要的任何网站——从 SaaS 网站到电商，甚至是功能齐全的工作板，就像 Chris...他们还提供了与 Square 和 LiveChat 等软件的许多零代码集成，使其灵活且简单，可以自动执行你需要的任何操作。 扩大客户群并与他们沟通很重要，尤其是在初创公司的初期。...无论是 API、外部数据库还是复杂的电商，Parabola 在视觉驱动的用户体验中简化了连接和自动化数据相关任务的过程。 使用 Parabola 的拖放工具，你可以自动化流程或创建工作流程。 5....Airtable 如果你可以拥有 Excel 或 Google 表格的所有功能，并将其与复杂数据库的数据整理能力相结合，而无需输入单个公式，会怎样？...通过与 WhatsApp 的集成，你可以接触到你品牌的粉丝，他们已经在进行对话。 12. Zapier 你是否有多个应用程序，所有应用程序都会生成你希望将它们组合成自动化流程的重要数据？
大家好，今天我们继续学习Glide。 在上一篇文章当中，我带着大家一起深入探究了Glide的缓存机制，我们不光掌握了Glide缓存的使用方法，还通过源码分析对缓存的工作原理进行了了解。...在onResourceReady()方法中，我们就可以获取到Glide加载出来的图片对象了，也就是方法参数中传过来的GlideDrawable对象。...PreloadTarget的实例而已，而onResourceReady()方法中也没做什么事情，只是调用了Glide.clear()方法。...那么现在线程被阻塞住了，什么时候才能恢复呢？答案在onResourceReady()方法中。...在第二篇Glide源码解析的时候，我带着大家一起分析过，Glide在开始加载图片之前会先计算图片的大小，然后回调到onSizeReady()方法当中，之后才会开始执行图片加载。
如，在 RecyclerView 上下滑动，而RecyclerView中只要是Glide加载过的图片，都可以直接从内存中读取 & 展示，从而不需要重复从 网络或硬盘上读取，提高图片加载效率。...最近使用的对象 用强引用的方式 存储在LinkedHashMap中 ；当缓存满时 ，将最近最少使用的对象从内存中移除 弱引用：弱引用的对象具备更短生命周期，因为 **当JVM进行垃圾回收时，一旦发现弱引用对象...写入 / 将转换后的图片写入磁盘缓存 从 上篇文章Android：这是一份详细的图片加载库Glide源码讲解攻略中，Glide 在第3步 into（）中执行图片线程 run（）里的 decode（）...额外注意：为什么你的Glide缓存功能不起作用？ a....解决方案 具体请看文章：[Android 图片加载的那些事：为什么你的Glide 缓存没有起作用？]
Glide 支持加载 Gif 动态图，而 Picasso 不支持该特性 Fresco在5.0以下的内存优化非常好，代价就是体积也非常的大，按体积算Fresco>Glide>Picasso UIL可以算是老牌最火的图片加载库了...LruCache的主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap （频繁增删、不需要排序）中，并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除。...为什么说Volley适合数据量小，通信频繁的网络操作 volley中为了提高请求处理的速度，采用了ByteArrayPool进行内存中的数据存储的，如果下载大量的数据，这个存储空间就会溢出，所以不适合大量的数据...所有就要使用线程池，例如newFixdThreadPool 可以控制并发数量，且在整个APP运行过程中有几个常驻线程在，避免使用时反复地new，退出时再销毁，而 newCacheThreadPool 则会在任务完成后...弱引⽤在引⽤对象被垃圾回收之前，会将引⽤放⼊它关联的队列中。
在新模型 GLIDE 中，OpenAI 将指导扩散（guided diffusion）应用于文本生成图像的问题。...为了以文本为条件，OpenAI 首先将文本编码为 K 个 token 序列，然后将这些 token 输入到 Transformer 模型中（Vaswani 等，2017）。...图像修复与编辑 以前的图像修复工作存在一个缺点，即模型在采样过程中无法看到整个上下文信息。...为了获得更好的生成效果，OpenAI 对模型进行了微调：微调时，随机擦除训练样本一些区域，其余部分与掩码通道一起作为附加条件信息输入模型。...OpenAI 对模型架构进行了修改，增加了四个额外的输入通道：第二组 RGB 通道和一个掩码通道。在微调之前，OpenAI 将这些新通道的相应输入权重初始化为零。
相比GAN、VAE和基于流的生成模型，扩散模型在性能上有不错的权衡，最近已被证明在图像生成方面有很大的潜力，尤其是与引导结合来兼得保真度和多样性。...自动编码器可以理解为一个试图去还原原始输入的系统，模型如下所示： 它的主要目的是将输入转换为中间变量，然后再将中间变量转化为输出，最后对比输入和输出，使它们二者之间无限接近。...当模型框架中存在瓶颈层或者输入被损坏时，自动编码器能够学习输入本质特征的特性，就可以大显身手了。 在这里，作者主要拿来和扩散模型对比的，便是去噪自动编码器。...（求梯度的参数不同） 通过后者，我们可以知道如何改变模型参数来增加向下输入的可能性，而前者能够让我们知道如何改变输入本身来增加可能性。 在训练过程中，希望在去噪中的每一点都使用相同的网络。...为了实现这个，需要引入一个额外的输入 ，由此可以看到在去噪中进行到了哪一部分 。 当t=0时，对应无噪声数据；t=1时，对应纯噪声数据。 训练这个网络的方法，就是用添加噪声 来破坏输入x。
去面试的时候，我们也经常被问到这样的问题：项目用什么图片加载框架？为什么选择这个框架？glide是现在主流的图片加载框架，被问到的概率非常高。面试官这样问，最想听到的是什么答案？...glide最大的优点 glide最大的优势就是对bitmap的管理是跟随生命周期去发生改变的。其它的框架基本都是用Lru算法，当Activity销毁的时候，是不会释放之前加载图片占用的所有内存。...glide的优势就是当Activity销毁的时候，之前加载的所有图片的内存都释放了。glide是如何做得这一点的，这是我们需要去深挖的地方。...我们在使用glide的时候很简单，就是Glide.with(this).load(url).into(imageView); glide的with方法返回的也是ReqeustManager类,这个过程中按顺序看下来...，涉及两个关键方法，fragmentGet()和getRequestManagerFragment()，相关的源码已经在以上讲解中贴出。
EngineResource是将资源进行封装的一个类，它有一个计数acquired，记录资源被引用的次数，当资源被取出使用时+1（acquired函数），当资源被释放时-1（release函数）。...两级缓存 这样我们就比较明白glide内存的两级缓存是怎么回事了，实际上是对缓存的资源进行了划分：使用中的和使用过的。...release何时执行 上面我们知道当资源被使用时会调用EngineResource的acquired函数，释放的时候会调用EngineResource的release函数。...使用的时候我们比较好理解，取出的时候其实就是使用的时候，这是一个主动的动作。 但是何时释放？glide中是怎么监控资源释放的？...这样就保证了当ActiveResources中的资源不再被引用时，将这个资源转移到LruCache中。
CLIPDraw 生成过程：从一组随机的 Bezier 曲线开始，优化曲线的位置和颜色，使生成的图形与给定的描述 prompt 最匹配。图片来自原论文 VQGAN-CLIP 生成过程。...现在，当一个单独的 DALL·E 2 系统发布时（实际上在论文中称为 unCLIP 并且大量使用 GLIDE 本身），我们可以将 GLIDE 称为 DALL·E 1.5 :) GLIDE 类似于另一种称为扩散模型的模型...GLIDE 在与 DALL·E 相同的数据集上进行训练，总的训练计算量大致等于用于训练 DALL·E 的计算量。...在微调期间，训练示例的随机区域被删除，其余部分与掩码通道一起作为附加条件信息输入模型。 GLIDE 可以迭代地使用 zero-shot 生成产生复杂场景，然后进行一系列修复编辑。...在与 GLIDE 的成对比较中，扩散先验也比 AR 先验表现更好。 作者还对先验的重要性进行了调查。
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