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    神经风格迁移模型综述

    神经风格迁移技术主要用于对图像、视频等进行风格化,使其具有艺术美感,该领域极具应用价值,是人工智能的热门研究领域之一。为推动神经风格迁移领域的研究发展,对神经风格迁移技术进行了全面概述。简述了非真实感渲染技术和传统的纹理迁移技术。对现有神经风格迁移模型进行了分类整理,并详细探讨了各类代表性模型的算法原理及后续改进,分析了神经风格迁移技术的应用市场。提出对风格迁移模型质量的评判应该从定性评估和定量评估两个方面来考虑,并从各个角度讨论了现阶段风格迁移技术存在的问题以及未来研究方向。最后强调应提高模型的综合能力,在保证生成质量的情况下提升生成速度以及泛化能力。

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    【重识云原生】第四章云网络4.7.5节vDPA方案——virtio的半硬件虚拟化实现

    Virtio作为一种半虚拟化的解决方案,其性能一直不如设备的pass-through,即将物理设备(通常是网卡的VF)直接分配给虚拟机,其优点在于数据平面是在虚拟机与硬件之间直通的,几乎不需要主机的干预。而virtio的发展,虽然带来了性能的提升,可终究无法达到pass-through的I/O性能,始终需要主机(主要是软件交换机)的干预。vDPA(vhost Data Path Acceleration)即是让virtio数据平面不需主机干预的解决方案。该框架由Redhat提出,实现了virtio数据平面的硬件卸载。控制平面仍然采用原来的控制平面协议,当控制信息被传递到硬件中,硬件完成数据平面的配置之后,数据通信过程由硬件设备(智能网卡)完成,虚拟机与网卡之间直通。中断信息也由网卡直接发送至虚拟机不需要主机的干预。这种方式,控制面比较复杂,硬件难以实现。

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