介绍 AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。...扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。...3.最终状态：经过多个时间步后，数据变为纯噪声 x_T 关键点 扩散模型的核心是学习如何从纯噪声 ( x_T ) 重建原始数据 ( x_0 )。...在扩散模型中，UNet 通常被用作去噪网络，负责从每个时间步的噪声图像中预测原始图像的噪声。它通过逐步减少噪声来逆转前向过程，最终重建出清晰的图像。...扩散模型 和 GAN 区别 区别点 扩散模型 GAN 工作机制 基于逆过程逐步还原真实数据分布 包含生成器与判别器的对抗框架 训练方式 最大化似然估计 最小化判别器损失,最大化生成器损失 生成样本质量
什么是读扩散？什么是写扩散？ 任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，今天和大家聊聊这几个话题。 哪些产品是feed流典型业务？...什么是拉模式 ，读扩散方案？...推模式（写扩散），关系数据的存储与拉模式（读扩散）完全一样。 feed数据，每个用户也存储自己发布的feed。...推模式写扩散如何实现feed发布？ 在推模式（写扩散）中，发布一条feed的流程会更复杂一点。...推模式写扩散有什么缺点？
什么是读扩散？什么是写扩散？ 任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，今天和大家聊聊这几个话题。 哪些产品是feed流典型业务？...（1）关系数据； （2）feed数据； 小结 feed流业务的推拉模式： （1）拉模式，读扩散，feed存一份，存储小，用户集中访问数据，性能差； （2）推模式，写扩散
扩散模型在文本处理中获得了广泛关注，与传统的自回归模型相比，它们提供了许多潜在优势。...同时，Gulrajani & Hashimoto 强调了扩散语言模型中的规模化法则，Ye展示了扩散模型在经过指令调整和规模化后能够处理复杂任务。...作者提出了思维的扩散（DoT），一种为扩散模型量身定制的固有链式思考方法。本质上，DoT逐渐更新表示隐藏空间中思维的一系列潜变量，允许推理步骤随时间扩散。...这产生了DoT的原型，其中所有的推断都是通过一次性的逆向扩散过程生成的，所有条件token都被固定。...这就是为什么作者开始通过使用预训练的扩散模型进行进一步的微调探索。 表 2 作者将DoT扩展到预训练的扩散语言模型Plaid 1B并在更复杂的推理任务上进行评估，即GSM8K。
但扩散模型试图拟合一个模型，其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。...然后，我们学习反向扩散过程，恢复数据结构，产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声，直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。...因此扩散模型由两个阶段组成： 前向扩散过程 逆扩散过程 前向扩散过程 前向扩散过程是数据结构被破坏的阶段。...稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。由于稳定扩散是一种潜在扩散模型，因此我将尝试对 LDM 进行高级解释。还记得反向扩散过程如何使用神经网络逐渐降低噪声吗？...这允许扩散过程在小/潜在空间上工作并完成该空间中的去噪。您可以将其视为包含扩散过程的自动编码器。这就是为什么它被称为潜在扩散；我们不是在像素中而是在潜在空间中实现扩散过程。
而在Diffusion扩散模型中却并非如此，它没有一个所谓的判别器，而是有两个过程，一个是前向过程，一个是逆向过程。前向过程是将图像不断的加噪音，最后变成一个人看上去就是一个纯噪音的图像。
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水波扩散是一个比较好看的交互效果，特别是在某些以水为故事发生场景的游戏中，扩散的水波会让场景更加栩栩如生 ?...掏空式往外涌 但是水波往外扩散是呼吸灯式的一波波往外涌，而且不是这种无尽式的一直把东西往外掏的感觉，所以我们要给cc_time.x加上一个周期性的变化，让它能表现出这种周期性的往外扩散的感觉。...周期性往外涌 这种呼吸灯式的涌动其实和我们的最终效果有很大区别，因为它永远在循环涌动，但是我们的水波是从中心扩散出去之后，中间部分就不再动了的，怎么让中间的像素不再多次涌动呢？...如果把一圈水波比作圆，那水波的扩散行为其实就是这个圆的半径在不断的增大，圆外面的波纹有效，圆里面的波纹静止。...因此我们可以多加一个距离取样，像素离扩散中心的距离大于半径才保留否则丢弃，而这个半径从零开始逐渐增大。
扩散模型 (Diffusion Models) 是近年提出的生成模型， 扩散模型已经被证明可以生成高质量的图像，并且相比于GAN能够更好地覆盖样本分布， 本文介绍相关内容。...背景 在文章 《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 中展示了扩散模型的图像生成能力： 在清晰度、多样性上都不逊色于 GAN 等模型 扩散模型的灵感来源于非平衡态热力学...他们定义了一个马尔可夫链的扩散步骤，慢慢地向数据中添加随机噪声，然后学习逆向扩散过程，从噪声中构造所需的数据样本。...与 VAE 或流动模型不同，扩散模型的学习过程是固定的，隐变量具有较高的维数(与原始数据相同)。 框架 扩散模型定义很简单，包含有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程。...扩散过程 给定一个初始数据分布 image.png (说白了就是训练集)，核心过程如上图所示，扩散过程为从右到左 X_0 \to X_T 的过程，表示对图片逐渐加噪。
（右）扩散模型的简化表述。一般程序遵循右上角图所示。数据分布被扩散到随机高斯噪声中，并通过去噪来反向扩散。（1）DDPM（第2.2.1节）实现沿着离散时间线的分步扩散和去噪过程。...因此，扩散模型能够模拟数据分布随时间的变化，生成接近先验状态的样本。进展是一系列中间状态的序列，每个状态对应扩散过程中的时间点。...连续过程具有更好的理论支持，并为将ODE/SDE社区中的现有技术应用于扩散模型打开了大门。 2.2 背景 本节介绍了三种基础形式化方法：去噪扩散概率模型、分数SDE公式和条件扩散概率模型。...扩散方案学习包括编码度优化和投影方法，如CCDF、Franzese等人、TDPM、ESDDPM、软扩散和模糊扩散模型等。...3.2 扩散过程设计 扩散模型中的传统前向过程被视为像素空间中的布朗运动，可能不适合生成建模。为此，研究致力于创建新的扩散过程，以简化和增强神经网络的后向过程。
题目描述 有n个城市，中间有单向道路连接，消息会沿着道路扩散，现在给出n个城市及其之间的道路，问至少需要在几个城市发布消息才能让这所有n个城市都得到消息。
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，只需要拟合分布的均值和标准差即可，采用梯度下降进行参数更新p_theta(Xt-1 | Xt) 原文只拟合了均值，方差固定，后来研究指出拟合方差会带来性能提升 Object function 扩散过程...通过重构扩散过程，除了L0以外，其它损失函数使用KL 散度度量2个高斯分布，即通过L2-loss优化均值 通过重参数化，实现直接从X0采样得到Xt，而不需要链式采样 image-20230925175610110...可以利用神经网络噪声预测器，通过插入平均值的重参数化，得到一个去噪程度稍低的图像 Xt-1 image-20230925182709862 算法过程： 从标准高斯分布采样一个噪声 从时间步 T 开始正向扩散迭代到时间步...Conclusions Diffusion Model 通过参数化的方式表示为马尔科夫链，这意味着隐变量Xt都满足当前时间步t只依赖于上一个时间步t-1 马尔科夫链中的转变概率分布 p_theta 服从高斯分布，在正向扩散过程当中高斯分布的参数是直接设定的
一、今天我来分享一个电风扇特效！ 1、这个电风扇特效是有一二三档的风力，外关不是做的特别好，所以大家不要建议，代码块在下面，大家自行观看。...2、后面我会分享更多酷炫的特效和代码，大家给一个关注以后方便查找！！！ 海拥 | 风扇开关特效
给大家分享一个用Canvas绘图写成的动画特效，动画的效果如下： 以下是代码实现： Canvas特效动画 canvas {
--网站雪花特效--> ...
特殊说明：以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注来源！
看看人家的气泡效果： 📷 人家直接引入即可，超方便： <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta chars...
前言 这里从头分析一下，视频转场特效设计的各个环节，打通各个细节的关键点。...包括以下的内容： （1）视频的解码到Texture显示； （2）OpenGL多纹理渲染； （3）转场的过程设计； （4）转场特效的设计； ezgif.com-optimize.gif
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