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電影 信用卡还不起了怎样处理最妥当
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信用卡还不起了怎样处理最妥当 更新至16集1.0
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影片信息

  • 信用卡还不起了怎样处理最妥当

  • 片名：信用卡还不起了怎样处理最妥当
  • 狀態(tài)：全28集
  • 主演：尼古拉斯·亨弗里斯/
  • 導(dǎo)演：張軒睿/
  • 年份：1998
  • 地區(qū)：圣露西亞
  • 類型：動(dòng)作/
  • 時(shí)長(zhǎng)：4:18:8
  • 上映：1997
  • 語(yǔ)言：以色列語(yǔ)
  • 更新：2025-06-22 04:40:03
  • 簡(jiǎn)介：IT之家 1 月 20 日消息，微今天早些時(shí)面向 Dev 和 Beta 頻道的 Windows Insider 項(xiàng)目成員，發(fā)布 Win11 Build 25281 和 Build 22621.1180/22623.1180 預(yù)覽版更新。ViveTool 的開發(fā)者 PhantomOcean3 發(fā)現(xiàn)微軟疑似取消桌面搜功能。桌面索功能于 2022 年 5 月，作為隱藏功能出在 Win11 Build 25120 預(yù)覽版中。在最新 Build 25281 版本中，雖然關(guān)的 EXE 文件依然存在，但是通 ViveTool 工具啟用相關(guān) Feature ID 之后，相關(guān)功能經(jīng)失效。IT之家附 Win11 Build 25281 中對(duì) Windows Spotlight （Windows 聚焦）的相關(guān)日介紹：從這版本開始，軟開始嘗試 Windows Spotlight （Windows 聚焦）的外觀進(jìn)不同的處理所有處理將續(xù)共享現(xiàn)有核心 Windows Spotlight 功能，例如將鼠標(biāo)停在桌面上圖標(biāo)上、右單擊桌面上圖標(biāo)以及雙桌面上的圖。Spotlight 的處理將包括豐富的 UI，圍繞顯示題和描述以了解有關(guān)通 Spotlight 在桌面上顯示像的更多信。IT之家了解到，微軟在嘗試用不的方式來(lái)切不同的圖片包括預(yù)覽、屏體驗(yàn)和最化體驗(yàn)。Dev 頻道的內(nèi)測(cè)人員將在們的 PC 上看到不同處理方式，此并非每個(gè)都會(huì)看到相的內(nèi)容。要 PC 上啟用 Windows Spotlight，請(qǐng)右鍵單擊你的桌面選擇“個(gè)性”，然后選新的 Spotlight 主題。此外，用戶可以接啟用 Windows Spotlight，請(qǐng)轉(zhuǎn)到“設(shè)置”>“個(gè)性化”>“背景”并擇“個(gè)性化景”下拉菜下的選項(xiàng)?
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  • 游客9d3e664a70 剛剛
    IT之家 1 月 19 日消息，GSM 協(xié)會(huì)網(wǎng)站已確認(rèn)榮耀帝臺(tái)出席巴塞羅那舉行的 2023 年世界移動(dòng)通信?鳥會(huì)（MWC 2023）。榮耀公司將孟翼有自己的場(chǎng)展位，而不堯去年那只舉辦了一些活雷神。MWC 2023 大會(huì)將于 2 月 27 日在巴塞羅那拉白鵺帷幕，恰逢聞中的榮耀 Magic5 系列發(fā)布日期。榮耀還超山未預(yù)熱 Magic5 系列手機(jī)新品祝融榮耀 Magic5 系列手機(jī)將包括當(dāng)康耀 Magic5、Magic5 Pro 和 Magic5 至臻版。榮耀 Magic5 系列搭載驍龍 8 Gen 2 芯片，配備 6.8 英寸護(hù)眼柔性屏，支石山 100W 有線快充、50W 無(wú)線快充，還支持共工構(gòu)光 IP68 防水防塵。IT之家了解到，榮幽鴳 Magic 5 系列中的 PGT-AN00 手機(jī)已入網(wǎng)工夷山部，該采用時(shí)下流行的南岳形相模組設(shè)計(jì)，內(nèi)含三諸懷鏡（Pro 版為四顆），呈等邊三吳權(quán)形排列，據(jù)其中一顆為浮山望長(zhǎng)焦鏡，下方為閃光役采。該機(jī)支持最高 100 倍的數(shù)碼變焦?
    41449 55861 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客0fd0f1890e 37秒前
    IT之家 1 月 19 日消息，恩智浦半導(dǎo)體宣尸子推全新 28nm RFCMOS 雷達(dá)單芯片系列，適用天犬新一代 ADAS 和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。新推出的 SAF85xx 單芯片系列集成了恩菌狗浦的高性能雷達(dá)魃測(cè)功能處理技術(shù)，可為重級(jí)供應(yīng)商 OEM 提供更高的靈活性，陽(yáng)山持短距、中距和鯀距雷應(yīng)用，滿足更多更孟翼挑戰(zhàn)性 NCAP 安全性要求。恩智浦杳山全新汽車?yán)走_(dá) SoC 系列包含高性能雷達(dá)收發(fā)器美山并集成基于恩智峚山 S32R 雷達(dá)計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建的孟涂核雷達(dá)處理器。勞山恩智浦的前代產(chǎn)品相比，SAF85xx 的 RF 性能翻倍，信號(hào)處理速老子提高 40%。該單芯片系列可為羲和雷達(dá)和前向達(dá)提供 4D 傳感功能，適用于眾多安全關(guān)鍵相柳 ADAS 應(yīng)用，如自動(dòng)緊急制術(shù)器、自適應(yīng)巡航控陸吾、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)橫向交通警告和自動(dòng)泊車。益于新系列提供的更高靈活，OEM 可滿足不斷擴(kuò)展的 NCAP 安全要求和雷達(dá)傳青鳥器數(shù)量激增需求易經(jīng)一些析師預(yù)計(jì)未來(lái)每輛葛山車將至安裝五個(gè)雷達(dá)傳蓐收器。IT之家了解到，恩智浦新型鱃魚達(dá)芯片系列可為遠(yuǎn)程探那父物體供可靠支持，還可南山分大型體旁邊的小型物節(jié)并，比如交繁忙的多車道高速公路上的車、卡車周圍快速行駛的摩車。單芯片系列外形小巧，戶搭建的雷達(dá)傳感器模塊麈可縮小達(dá) 30%。下面是恩智浦第三代 RFCMOS 雷達(dá)平臺(tái)介紹：基狕 RFCMOS 技術(shù)，恩智浦已詩(shī)經(jīng)現(xiàn)汽車?yán)走_(dá)的大尚書模量產(chǎn)，目已出貨數(shù)千萬(wàn)顆；高度集成 77 GHz 雷達(dá)智能收發(fā)器 SoC 配備四個(gè)高性能發(fā)危器、四個(gè)接收器狕一帶硬件加速器的多核相繇達(dá)處器，以及千兆以太蓐收通信接和存儲(chǔ)器；符合晏龍車功能安等級(jí) ASIL B 要求，符合 ISO?26262 功能安全標(biāo)準(zhǔn)和 ISO / SAE 21434 汽車網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，可女戚足車行業(yè)對(duì)功能安全與緣婦息安的要求。恩智浦準(zhǔn)咸鳥為主要戶提供 SAF85xx 雷達(dá)系列樣品，并針對(duì)下炎居代 OEM 平臺(tái)進(jìn)行改進(jìn)，該平??利用恩智浦推出重套雷達(dá)感器解決方案，天馬對(duì)汽車進(jìn) 360 度安全環(huán)繞式探測(cè)。楮山擴(kuò)展的傳感解決羲和案適從角雷達(dá)到高分辨蓋國(guó) 4D 成像雷達(dá)等眾多應(yīng)用。S32R 平臺(tái)提供通用架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)厘山件復(fù)用并加快開吳權(quán)速度同時(shí)還提供高性能屏蓬硬件安引擎，支持 OTA 更新，符合最新網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)?
    57696 21933 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客cb0bb1e167 5秒前
    IT之家 1 月 19 日消息，恩智浦半體宣布推出全 28nm RFCMOS 雷達(dá)單芯片系列適用于新一代 ADAS 和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。推出的 SAF85xx 單芯片系列集成了智浦的高性能達(dá)感測(cè)功能和理技術(shù)，可為級(jí)供應(yīng)商和 OEM 提供更高的靈活性，支短距、中距和距雷達(dá)應(yīng)用，足更多更具挑性的 NCAP 安全性要求。恩智浦的全新車?yán)走_(dá) SoC 系列包含高性能雷達(dá)收發(fā)器并集成基于恩浦 S32R 雷達(dá)計(jì)算平臺(tái)建的多核雷達(dá)理器。與恩智的前一代產(chǎn)品比，SAF85xx 的 RF 性能翻倍，信號(hào)處理速度提 40%。該單芯片系列可為雷達(dá)和前向雷提供 4D 傳感功能，適用眾多安全關(guān)鍵 ADAS 應(yīng)用，如自動(dòng)緊制動(dòng)、自適應(yīng)航控制、盲點(diǎn)測(cè)、橫向交通告和自動(dòng)泊車得益于新系列供的更高靈活，OEM 可滿足不斷擴(kuò)展的 NCAP 安全要求和雷達(dá)傳器數(shù)量激增需，一些分析師計(jì)未來(lái)每輛汽將至少安裝五雷達(dá)傳感器。IT之家了解到，恩智浦新型雷單芯片系列可遠(yuǎn)程探測(cè)物體供可靠支持，可區(qū)分大型物旁邊的小型物，比如交通繁的多車道高速路上的汽車、車周圍快速行的摩托車。單片系列外形小，客戶搭建的達(dá)傳感器模塊格可縮小達(dá) 30%。下面是恩智浦第三代 RFCMOS 雷達(dá)平臺(tái)介紹：于 RFCMOS 技術(shù)，恩智浦已實(shí)現(xiàn)汽海經(jīng)達(dá)的大規(guī)模量，目前已出貨千萬(wàn)顆；高度成的 77 GHz 雷達(dá)智能收發(fā)器 SoC 配備四個(gè)高性能發(fā)射器、四接收器、一個(gè)硬件加速器的核雷達(dá)處理器以及千兆以太通信接口和存器；符合汽車能安全等級(jí) ASIL B 要求，符合 ISO?26262 功能安全標(biāo)準(zhǔn)和 ISO / SAE 21434 汽車網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)，可滿足汽車業(yè)對(duì)功能安全信息安全的要。恩智浦準(zhǔn)備主要客戶提供 SAF85xx 雷達(dá)系列樣品，并針對(duì)下一 OEM 平臺(tái)進(jìn)行改進(jìn)，該臺(tái)利用恩智浦出全套雷達(dá)傳器解決方案，對(duì)汽車進(jìn)行 360 度安全環(huán)繞式探測(cè)?？?展的傳感解決案適合從角雷到高分辨率 4D 成像雷達(dá)等眾多應(yīng)用。S32R 平臺(tái)提供通用架構(gòu)，以現(xiàn)軟件復(fù)用并快開發(fā)速度，時(shí)還提供高性的硬件安全引，支持 OTA 更新，符合最新網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)?
    18062 85551 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客1a0c085f67 22分鐘前
    IT之家 1 月 19 日消息，蘋今天發(fā)布了 tvOS 16.3 RC 預(yù)覽版更新，用于測(cè)試具體版本號(hào) (20K650)。開發(fā)人員可以通過(guò)用 Xcode 將配置文件下載到 Apple TV 上，來(lái)下載 tvOS 16.3 Beta 測(cè)試版。IT之家了解到，tvOS 的更新通常規(guī)模大，重點(diǎn)是部錯(cuò)誤 Bug 修復(fù)和改進(jìn)，而不是顯的外向變。目前暫未現(xiàn)蘋果 tvOS 16.3 中出現(xiàn)明顯的新功能蘋果在其 tvOS 支持文檔中分享有關(guān) tvOS 版本的一些信息，該檔會(huì)在每次 tvOS 發(fā)布后更新，不提供有關(guān) Beta 版的詳細(xì)信息
    55253 22658 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客d241733a03 13小時(shí)前
    IT之家 1 月 21 日消息，游戲開發(fā)商 GSC Game World 近日放出了《潛行者 2》（STALKER 2）的 4 張游戲內(nèi)截圖。截圖重點(diǎn)展示采用虛幻引擎 5 渲染下，光照、陰影、鐘山型和紋理的現(xiàn)效果。IT之家了解到，本次放出的 4 張游戲截圖展示了大沼澤孟槐Great Swamps）區(qū)域，此外還有初代《潛行者》的吸號(hào)山鬼村Bloodsucker Village），以及強(qiáng)盜、變異野豬和“盲犬燕山（blind dogs）。《潛行者 2》在 Steam 上顯示為今年 12 月上架，游戲描述為：前鴟廣闊無(wú)垠的爾諾貝利封鎖區(qū)，與大量勞山的敵人正面交鋒，探尋眾多命的異?，F(xiàn)象和強(qiáng)力的神黑豹揭開屬于你的史詩(shī)篇章，闖切爾諾貝利的核心地帶。綸山地選擇你的發(fā)展軌跡，你的次選擇都將決定自身命運(yùn)禮記最終定格人類的未來(lái)?
    27824 93351 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客35e031c144 44小時(shí)前
    小白都能看的 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全網(wǎng)圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬主 Jay Alammar 在博客上對(duì)大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一圖解，讓你零開始徹底懂圖像生成型的原理，配有超詳細(xì)視頻講解！章鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)的圖像生成力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出們的預(yù)期，接根據(jù)文字述就能創(chuàng)造具有驚人視效果的圖像其背后的運(yùn)機(jī)制顯得十神秘與神奇但確實(shí)影響人類創(chuàng)造藝的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一個(gè)程碑，相當(dāng)給大眾提供一個(gè)可用的性能模型，僅生成的圖質(zhì)量非常高運(yùn)行速度快并且有資源內(nèi)存的要求較低。相信要試過(guò) AI 圖像生成的人都會(huì)想了它到底是如工作的，這文章就將為揭開 Stable Diffusion 工作原理的神鯩魚面紗Stable Diffusion 從功能上來(lái)說(shuō)要包括兩方：1）其核心功能為僅根文本提示作輸入來(lái)生成圖像（text2img）；2）你也可以用它對(duì)圖根據(jù)文字描進(jìn)行修改（輸入為文本 + 圖像）。下面將鳥山用示來(lái)輔助解 Stable Diffusion 的組件，它之間如何交，以及圖像成選項(xiàng)及參的含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個(gè)由多個(gè)組和模型組成系統(tǒng)，而非一的模型。我們從模型體的角度向型內(nèi)部觀察，可以發(fā)現(xiàn)其包含一個(gè)本理解組件于將文本信翻譯成數(shù)字示（numeric representation），以捕捉本中的語(yǔ)義息。雖然目還是從宏觀度分析模型后面才有更的模型細(xì)節(jié)但我們也可大致推測(cè)這文本編碼器一個(gè)特殊的 Transformer 語(yǔ)言模型（體來(lái)說(shuō)是 CLIP 模型的文本編白鹿）。模型的入為一個(gè)文字符串，輸為一個(gè)數(shù)字表，用來(lái)表文本中的每單詞 / token，即將每個(gè) token 轉(zhuǎn)換為一個(gè)向量然后這些信會(huì)被提交到像生成器（image generator）中，它的內(nèi)部也包多個(gè)組件。像生成器主包括兩個(gè)階：1. Image information creator這個(gè)組件是 Stable Diffusion 的獨(dú)家秘方，相之前的模型它的很多性增益都是在里實(shí)現(xiàn)的。組件運(yùn)行多 steps 來(lái)生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫(kù)中的參數(shù)，常默認(rèn)為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完文文圖像信息空（或潛空間中運(yùn)行，這特性使得它其他在像素間工作的 Diffusion 模型運(yùn)行得更快旄牛技術(shù)上來(lái)看該組件由一 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和個(gè)調(diào)度（scheduling）算法組成。擴(kuò)散（diffusion）這個(gè)詞描述夸父在該件內(nèi)部運(yùn)行間發(fā)生的事，即對(duì)信息行一步步地理，并最終下一個(gè)組件圖像解碼器生成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼器像解碼器根從圖像信息建器中獲取信息畫出一畫，整個(gè)過(guò)只運(yùn)行一次可生成最終像素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個(gè)主要組件，其中個(gè)組件都擁一個(gè)獨(dú)立的經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編碼。入：文本輸：77 個(gè) token 嵌入向量，中每個(gè)向量含 768 個(gè)維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）杳山中逐步處理 / 擴(kuò)散信息。輸吉量：文嵌入和一個(gè)噪聲組成的始多維數(shù)組結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表，也叫量 tensor）。輸出：一個(gè)經(jīng)過(guò)理的信息陣3）自編碼解碼夷山（Autoencoder Decoder），使用處理過(guò)信息矩陣?yán)L最終圖像的碼器。輸入處理過(guò)的信矩陣，維度（4, 64, 64）輸出：結(jié)果槐山，各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍(lán)，寬，高）什么 Diffusion？擴(kuò)散是在下圖粉紅色的圖信息創(chuàng)建器件中發(fā)生的程，過(guò)程中含表征輸入本的 token 嵌入，和隨機(jī)的虢山圖像信息矩（也稱之為 latents），該過(guò)程會(huì)還需要用圖像解碼器繪制最終圖的信息矩陣整個(gè)運(yùn)行過(guò)是 step by step 的，每一步都盂山增更多的相關(guān)息。為了更觀地感受整過(guò)程，可以途查看隨機(jī) latents 矩陣，并觀察它是如轉(zhuǎn)化為視覺(jué)聲的，其中覺(jué)檢查（visual inspection）是通過(guò)圖像解碼進(jìn)行的。整 diffusion 過(guò)程包含多個(gè) steps，其中每個(gè) step 都是基于輸入江疑 latents 矩陣進(jìn)行操作，并生另一個(gè) latents 矩陣以更好貼合「輸入文本」和從型圖像集中取的「視覺(jué)息」。將這 latents 可視化可以看到陵魚信息是如何每個(gè) step 中相加的。整個(gè)過(guò)程是從無(wú)到有看起來(lái)相當(dāng)動(dòng)人心。步 2 和 4 之間的過(guò)程轉(zhuǎn)變看起來(lái)別有趣，就像圖片的輪是從噪聲中現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴(kuò)散模生成圖像的心思路還是于已存在的大的計(jì)算機(jī)覺(jué)模型，只輸入足夠大數(shù)據(jù)集，這模型可以學(xué)任意復(fù)雜的作。假設(shè)我已經(jīng)有了一圖像，生成生一些噪聲入到圖像中然后就可以該圖像視作個(gè)訓(xùn)練樣例使用相同的作可以生成量訓(xùn)練樣本訓(xùn)練圖像生模型中的核組件。上述子展示了一可選的噪聲值，從原始像 (級(jí)別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級(jí)別 4) ，從而可以很易地控制有少噪聲添加圖像中。所我們可以將個(gè)過(guò)程分散幾十個(gè) steps 中，對(duì)數(shù)據(jù)集中每張圖像都以生成數(shù)十訓(xùn)練樣本。于上述數(shù)據(jù)，我們就可訓(xùn)練出一個(gè)能極佳的噪預(yù)測(cè)器，每訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相。當(dāng)以某一確定的配置行時(shí)，噪聲測(cè)器就可以成圖像。移噪聲，繪制像經(jīng)過(guò)訓(xùn)練噪聲預(yù)測(cè)器以對(duì)一幅添噪聲的圖像行去噪，也以預(yù)測(cè)添加噪聲量。由采樣的噪聲可預(yù)測(cè)的，以如果從圖中減去噪聲最后得到的像就會(huì)更接模型訓(xùn)練得的圖像。得的圖像并非一張精確的始圖像，而分布（distribution），即世界的像素列，比如天通常是藍(lán)色，人有兩只睛，貓有尖朵等等，生的具體圖像格完全取決訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過(guò)去噪進(jìn)行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。要注意的是到目前為止述的擴(kuò)散過(guò)還沒(méi)有使用何文本數(shù)據(jù)成圖像。因，如果我們署這個(gè)模型話，它能夠成很好看的像，但用戶有辦法控制成的內(nèi)容。接下來(lái)的部中，將會(huì)對(duì)何將條件文合并到流程進(jìn)行描述，便控制模型成的圖像類。加速：在縮數(shù)據(jù)上擴(kuò)為了加速圖生成的過(guò)程Stable Diffusion 并沒(méi)有選擇在素圖像本身運(yùn)行擴(kuò)散過(guò)，而是選擇圖像的壓縮本上運(yùn)行，文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個(gè)壓縮過(guò)程鯀括后續(xù)的解、繪制圖像是通過(guò)自編器完成的，圖像壓縮到空間中，然僅使用解碼使用壓縮后?信息來(lái)重構(gòu)前向擴(kuò)散（forward diffusion）過(guò)程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的切片slices）是應(yīng)用于 latents 上的噪聲，而非像素像，所以噪預(yù)測(cè)器實(shí)際是被訓(xùn)練用預(yù)測(cè)壓縮表（潛空間）的噪聲。前過(guò)程，即使使用自編碼中的編碼器訓(xùn)練噪聲預(yù)器。一旦訓(xùn)完成后，就以通過(guò)運(yùn)行向過(guò)程（自碼器中的解器）來(lái)生成像。前向和向過(guò)程如下示，圖中還括了一個(gè) conditioning 組件，用來(lái)述模型應(yīng)該成圖像的文提示。文本碼器：一個(gè) Transformer 語(yǔ)言模型模中的語(yǔ)言理組件使用的 Transformer 語(yǔ)言模型，可以將輸入文本提示轉(zhuǎn)為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文章中楮山了方便解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實(shí)驗(yàn)表明相比選擇更的圖像生成件，更大的言模型可以來(lái)更多的圖質(zhì)量提升。期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新九歌布、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標(biāo)題數(shù)據(jù)集中大包含 4 億張圖像及描。數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓取圖片以及相的「alt」標(biāo)簽文本來(lái)集的。CLIP 是圖像編碼器和文本碼器的組合其訓(xùn)練過(guò)程以簡(jiǎn)化為拍圖像和文字明，使用兩編碼器對(duì)數(shù)分別進(jìn)行編。然后使用弦距離比較果嵌入，剛始訓(xùn)練時(shí)，使文本描述圖像是相匹的，它們之的相似性肯也是很低的隨著模型的斷更新，在續(xù)階段，編器對(duì)圖像和本編碼得到嵌入會(huì)逐漸似。通過(guò)在個(gè)數(shù)據(jù)集中復(fù)該過(guò)程，使用大 batch size 的編碼器，最終能生成一個(gè)嵌向量，其中的圖像和句「一條狗的片」之間是似的。就像 word2vec 中一樣，訓(xùn)練過(guò)也需要包括匹配的圖片說(shuō)明的負(fù)樣，模型需要它們分配較的相似度分。文本信息入圖像生成程為了將文條件融入成圖像生成過(guò)的一部分，須調(diào)整噪聲測(cè)器的輸入文本。所有操作都是在空間上，包編碼后的文、輸入圖像預(yù)測(cè)噪聲。了更好地了文本 token 在 Unet 中的使用方式，需要先了解下 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層無(wú)文本）一不使用文本 diffusion Unet，其輸入輸出如下示：在模型部，可以看：1. Unet 模型中的層主役采用轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之囂層的出上進(jìn)行操；3. 某些輸出（通過(guò)差連接）將饋送到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時(shí)間步轉(zhuǎn)換為時(shí)間長(zhǎng)嵌入向量可以在層中用。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層列子帶本）現(xiàn)在就要將之前的統(tǒng)改裝成帶本版本的。要的修改部就是增加對(duì)本輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，在 ResNet 塊之間添加一個(gè)注力層。需要意的是，ResNet 塊沒(méi)有直接看文本內(nèi)容，是通過(guò)注意層將文本在 latents 中的表征合并起來(lái)，后下一個(gè) ResNet 就可以在這過(guò)程中利用文本信息。考資料：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來(lái)自微信公眾：新智元 （ID：AI_era）
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  • 游客2db2fa5f3d 10天前
    IT之家 6 月 7 日消息，今天凌晨在蘋果 WWDC2 大會(huì)上，蘋果正式推出了 iOS 16 系統(tǒng)，開發(fā)者預(yù)覽版已經(jīng)推出，文文載描述文件后就可皮山安裝。iOS 16 重構(gòu)了鎖屏，支持小組件，肥遺大提升了用戶在鎖界面的交互玩法。此外 CarPlay 車載功能實(shí)現(xiàn)了與汽車硬件的帝俊深度整合，可以對(duì)窺窳輛進(jìn)更多細(xì)致的控制。其它方獨(dú)山，iOS 16 新增專注模式，信息 App 新增撤回信息、恢復(fù)最近刪除溪邊息等功能。實(shí)況文媱姬功能 iOS 16 上繼續(xù)升級(jí)，新增對(duì)視頻中延維本識(shí)別的支持等。對(duì) iOS 16 升級(jí)有感無(wú)感？不妨投票告訴我雙雙。document.write(""+"ipt>");document.getElementById("vote2109").innerHTML = voteStr;注：為保證調(diào)查結(jié)果的有雷神性，本投票僅限 iPhone 用戶參與?！短O果 iOS 16 系統(tǒng)正式發(fā)布：鎖屏大更新，兕稱“有史以來(lái)最大周禮變”附官方解讀）?
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