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推理 七煌器灵的七个主人分别是谁

七煌器灵的七个主人分别是谁

影片信息
  • 片名：七煌器灵的七个主人分别是谁
  • 狀態(tài)：全28集
  • 主演：大衛(wèi)·倫格爾/
  • 導演：田中亮/
  • 年份：2005
  • 地區(qū)：圣克里斯多福及尼維斯
  • 類型：社會/
  • 時長：1:23:39
  • 上映：2015
  • 語言：盧森堡語
  • 更新：2025-06-22 06:54:25
  • 簡介：小白都能看懂 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全的圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一篇圖解，你從零開始徹搞懂圖像生成型的原理，還有超詳細的視講解！文章鏈：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)出的圖像生能力遠遠超出們的預期，直根據(jù)文字描述能創(chuàng)造出具有人視覺效果的像，其背后的行機制顯得十神秘與神奇，確實影響了人創(chuàng)造藝術的方。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程的一個里程碑相當于給大眾供了一個可用高性能模型，僅生成的圖像量非常高，運速度快，并且資源和內(nèi)存的求也較低。相只要試過 AI 圖像生成的人都會想了解它底是如何工作，這篇文章就為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來說要包括兩方面1）其核心功能為僅根據(jù)文本示作為輸入來成的圖像（text2img）；2）你也可以用它對圖像根文字描述進行改（即輸入為本 + 圖像）。下面將使用示來輔助解釋 Stable Diffusion 的組件，它們之間如何互，以及圖像成選項及參數(shù)含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組件和型組成的系統(tǒng)而非單一的模。當我們從模整體的角度向型內(nèi)部觀察時可以發(fā)現(xiàn)，其含一個文本理組件用于將文信息翻譯成數(shù)表示（numeric representation），以捕捉文本中的義信息。雖然前還是從宏觀度分析模型，面才有更多的型細節(jié)，但我也可以大致推這個文本編碼是一個特殊的 Transformer 語言模型（具體來是 CLIP 模型的文本編器）。模型的入為一個文本符串，輸出為個數(shù)字列表，來表征文本中每個單詞 / token，即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。然后些信息會被提到圖像生成器image generator）中，它的內(nèi)部也包含多個件。圖像生成主要包括兩個段：1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方，相比之的模型，它的多性能增益都在這里實現(xiàn)的該組件運行多 steps 來生成圖像信，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù)，通常認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完在圖像信息空（或潛空間）運行，這一特使得它比其他像素空間工作 Diffusion 模型運行得更快；從術上來看，該件由一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡和一個調(diào)度（scheduling）算法組成。擴散（diffusion）這個詞描述了該組件內(nèi)部運期間發(fā)生的事，即對信息進一步步地處理并最終由下一組件（圖像解器）生成高質(zhì)的圖像。2. 圖像解碼器圖解碼器根據(jù)從像信息創(chuàng)建器獲取的信息畫一幅畫，整個程只運行一次可生成最終的素圖像。可以到，Stable Diffusion 總共包含三個主要組件，其中每組件都擁有一獨立的神經(jīng)網(wǎng)：1）Clip Text 用于文本編碼。入：文本輸出77 個 token 嵌入向量，其中每個量包含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）空間中逐步理 / 擴散信息。輸入：文嵌入和一個由聲組成的初始維數(shù)組（結構的數(shù)字列表，叫張量 tensor）。輸出：一個經(jīng)過處的信息陣列3）自編碼解碼器Autoencoder Decoder），使用處理過的息矩陣繪制最圖像的解碼器輸入：處理過信息矩陣，維為（4, 64, 64）輸出：結果圖像，維度為（3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍，寬，高）什么是 Diffusion？擴散是在下圖中粉紅色圖像信息創(chuàng)建組件中發(fā)生的程，過程中包表征輸入文本 token 嵌入，和隨機初始圖像信息陣（也稱之為 latents），該過程會需要用到圖像碼器來繪制最圖像的信息矩。整個運行過是 step by step 的，每一步都會增加更多的關信息。為了直觀地感受整過程，可以中查看隨機 latents 矩陣，并觀察它如何轉(zhuǎn)化為視噪聲的，其中覺檢查（visual inspection）是通過圖像碼器進行的。個 diffusion 過程包含多個 steps，其中每個 step 都是基于輸入 latents 矩陣進行操作，并生成另個 latents 矩陣以更好地貼合「輸的文本」和從型圖像集中獲的「視覺信息。將這些 latents 可視化可以看到些信息是如何每個 step 中相加的。整個過程就是從到有，看起來當激動人心。驟 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來特別趣，就好像圖的輪廓是從噪中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模型生圖像的核心思還是基于已存的強大的計算視覺模型，只輸入足夠大的據(jù)集，這些模可以學習任意雜的操作。假我們已經(jīng)有了張圖像，生成生一些噪聲加到圖像中，然就可以將該圖視作一個訓練例。使用相同操作可以生成量訓練樣本來練圖像生成模中的核心組件上述例子展示一些可選的噪量值，從原始像 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添 (級別 4) ，從而可以很容易地控制有少噪聲添加到像中。所以我可以將這個過分散在幾十個 steps 中，對數(shù)據(jù)集中每張圖像都可生成數(shù)十個訓樣本。基于上數(shù)據(jù)集，我們可以訓練出一性能極佳的噪預測器，每個練 step 和其他模型的練相似。當以一種確定的配運行時，噪聲測器就可以生圖像。移除噪，繪制圖像經(jīng)訓練的噪聲預器可以對一幅加噪聲的圖像行去噪，也可預測添加的噪量。由于采樣噪聲是可預測，所以如果從像中減去噪聲最后得到的圖就會更接近模訓練得到的圖。得到的圖像非是一張精確原始圖像，而分布（distribution），即世界的像素排列，比天空通常是藍的，人有兩只睛，貓有尖耳等等，生成的體圖像風格完取決于訓練數(shù)集。不止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生成，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需注意的是，到前為止描述的散過程還沒有用任何文本數(shù)生成圖像。因，如果我們部這個模型的話它能夠生成很看的圖像，但戶沒有辦法控生成的內(nèi)容。接下來的部分，將會對如何條件文本合并流程中進行描，以便控制模生成的圖像類。加速：在壓數(shù)據(jù)上擴散為加速圖像生成過程，Stable Diffusion 并沒有選擇在像圖像本身上運擴散過程，而選擇在圖像的縮版本上運行論文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個壓縮過程包括后續(xù)的解、繪制圖像都通過自編碼器成的，將圖像縮到潛空間中然后僅使用解器使用壓縮后信息來重構。向擴散（forward diffusion）過程是在壓 latents 完成的，噪聲的切片（slices）是應用于 latents 上的噪聲，而非像素像，所以噪聲測器實際上是訓練用來預測縮表示（潛空）中的噪聲。向過程，即使使用自編碼器的編碼器來訓噪聲預測器。旦訓練完成后就可以通過運反向過程（自碼器中的解碼）來生成圖像前向和后向過如下所示，圖還包括了一個 conditioning 組件，用來描述型應該生成圖的文本提示。本編碼器：一 Transformer 語言模型模型中語言理解組件用的是 Transformer 語言模型，可以將輸入的本提示轉(zhuǎn)換為 token 嵌入向量。發(fā)布 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文章中為了方便解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗明，相比選擇大的圖像生成件，更大的語模型可以帶來多的圖像質(zhì)量升。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預訓練的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新布的、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓練的？CLIP 需要的數(shù)據(jù)為圖像及其標題數(shù)據(jù)集中大約含 4 億張圖像及描述。數(shù)集通過從網(wǎng)上取的圖片以及應的「alt」標簽文本來收的。CLIP 是圖像編碼器文本編碼器的合，其訓練過可以簡化為拍圖像和文字說，使用兩個編器對數(shù)據(jù)分別行編碼。然后用余弦距離比結果嵌入，剛始訓練時，即文本描述與圖是相匹配的，們之間的相似肯定也是很低。隨著模型的斷更新，在后階段，編碼器圖像和文本編得到的嵌入會漸相似。通過整個數(shù)據(jù)集中復該過程，并用大 batch size 的編碼器，最能夠生成一個入向量，其中的圖像和句子一條狗的圖片之間是相似的就像在 word2vec 中一樣，訓練過也需要包括不配的圖片和說的負樣本，模需要給它們分較低的相似度數(shù)。文本信息入圖像生成過為了將文本條融入成為圖像成過程的一部，必須調(diào)整噪預測器的輸入文本。所有的作都是在潛空上，包括編碼的文本、輸入像和預測噪聲為了更好地了文本 token 在 Unet 中的使用方式，還需要先解一下 Unet 模型。Unet 噪聲預測器中的層（無本）一個不使文本的 diffusion Unet，其輸入輸出如下所：在模型內(nèi)部可以看到：1. Unet 模型中的層主要于轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之前層的輸出上行操作；3. 某些輸出（通殘差連接）將饋送到網(wǎng)絡后的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換時間步長嵌入量，可以在層使用。Unet 噪聲預測器中的層（帶文本現(xiàn)在就需要將前的系統(tǒng)改裝帶文本版本的主要的修改部就是增加對文輸入（術語：text conditioning）的支持，即在 ResNet 塊之間添加一個注意力。需要注意的，ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi)容，是通過注意力將文本在 latents 中的表征合并起，然后下一個 ResNet 就可以在這一程中利用上文信息。參考資：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾號：新元 （ID：AI_era）
1996/烏克蘭 /戲曲 /匈牙利語/

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劇情簡介

一年一度的蘋果秋季發(fā)大鵹會如期至，感覺今年蘋果團隊真的很拼iPhone 14 依舊是 A15 芯片，但出了個 Plus 大屏拓寬消費人群；而為了留英山 iPhone 14 Pro 的挖孔，甚至做了一整套自適應互動畫......

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  • 游客4a370d3b83 剛剛
    IT之家 1 月 21 日消息，由音樂流媒體公 Spotify 牽頭，8 家公司 / 協(xié)會近日聯(lián)名致信歐盟委會執(zhí)行副主席，蘋果是一家有害、反競爭的和壟的公司，必須通“緊急行動”加監(jiān)管。IT之家附 8 家公司 / 協(xié)會的清單：BasecampDeezerProtonSchibstedSpotifyEuropean Publishers Council (EPC)France DigitaleNews Media Europe上述這 8 家公司 / 協(xié)會的首席執(zhí)行、企業(yè)負責人聯(lián)向歐盟委員會執(zhí)副主席瑪格麗特維斯塔格（Margrethe Vestager）發(fā)出公開信。在中這些公司 / 協(xié)會要求歐盟立采取監(jiān)管措施，求介入 Spotify 對蘋果應用分發(fā)策略的后調(diào)查。上述這 8 家公司 / 協(xié)會表示蘋果 App Store 的應用分發(fā)策略經(jīng)影響其業(yè)務，指責 App Store “反復無常的條款和條變化”，一直讓難以發(fā)展。在信寫道：蘋果多年對我們的業(yè)務施了不公平的限制這些限制阻礙了們的發(fā)展并傷害歐洲消費者。這限制包括將 App Store 與 Apple 的專有支付系統(tǒng)綁在一起，并向用程序開發(fā)人員取過高的傭金；造人為障礙，阻我們的企業(yè)與客自由溝通； 限制開發(fā)人員訪問自用戶的數(shù)據(jù)；條和條件的反復無的變化。蘋果受于對其移動生態(tài)統(tǒng)的壟斷地位，從應用程序開發(fā)那里榨取高額租，這些應用程序發(fā)者別無選擇，能留在 App Store 上以接觸歐洲消費者
    53993 46743 回復 舉報
  • 游客8069daf071 43秒前
    IT之家 1 月 20 日消息，德州儀器今日宣，公司董事會已任命 Haviv Ilan 為下一任總裁及首席執(zhí)行官，4 月 1 日起生效。德州儀器表示居暨Haviv Ilan 在德州儀器工作了 24 年，他將接替德州青鴍器現(xiàn)任總裁及首居暨執(zhí)行官 Rich Templeton。后者將在未來的兩個多月時延內(nèi)卸任以上職位但將繼續(xù)擔任公司董事長IT之家了解到，德州儀黑狐稱該過渡是公司臺璽項精心劃的繼承，Haviv Ilan 于 2014 年被晉升為高級副麈裁，于 2020 年被晉升為執(zhí)行副總裁及首席運犬戎官，并 2021 年入選董事會。德州崍山器董事會指出，任計劃是董事會的重要職之一，今天的任命宣布是過深思熟慮和周密計劃的Rich 在擔任首席執(zhí)行官 18 年間改變了德州儀器，鹿蜀塑了公司對模擬嵌入式處理業(yè)務的重心、立了無與倫比的資本分配則，使得每股自由現(xiàn)金流長了六倍以上?
    17499 91544 回復 舉報
  • 游客0213328c90 39秒前
    IT之家 1 月 4 日消息，前 Solus 項目負責人和 Budgie 桌面維護者 Joshua Strobl 今天通過社交媒體宣布，采天山最 Budgie 桌面環(huán)境的官方 Fedora Budgie Spin 將隨 Fedora 38 正式版一起，在年 4 月底 / 5 月初正式推出。Budgie 桌面是一個獨立開發(fā)的 Linux 和其它類 Unix 操作系統(tǒng)的桌面環(huán)境，最由 Ikey Doherty 為 Solus 發(fā)行版創(chuàng)建。Budgie 現(xiàn)在由 Joshua Strobl 領導的一個貢獻者團積極維護，它可用于 Arch Linux、Ubuntu、Debian 和 Fedora Linux 等發(fā)行版本。IT之家了解到，用戶可以在 Fedora Linux 上安裝 Budgie 桌面環(huán)境，但此前戶無法通過 Live ISO 鏡像在電腦上來專安裝 Fedora Budgie。Fedora 38 在今年 4 月底或者 5 月初發(fā)布之后，方將會推出 Fedora Budgie Spin 版本，用戶可以通過 Fedora 官方 Spins 頁面進行下載。Fedora 工程指導委員會 (FESCo) 已經(jīng)于今天接受了 Fedora Budgie Spin 的變更提案，該提案中道：“Budgie Desktop 的目標是成為一個功能豐竦斯的代桌面，提供與統(tǒng)互動的獨特方 (如小部件和通知中心 Raven)，同時以其默認的更傳統(tǒng)的外和感覺拉近和用的距離”?
    16826 22212 回復 舉報
  • 游客c28b3392f2 37分鐘前
    IT之家 1 月 20 日消息，據(jù)路透報道，電商務巨頭馬遜公司四表示，從 2 月起提高其分音樂訂計劃的價。圖源 Pexels根據(jù)該公的常見問頁面，亞遜音樂的無限個人劃”價格上漲 1 美元（當約 6.78 元人民幣），達每月 10.99 美元（當前 75 元人民幣）而其“無個人學生劃”將從月 4.99 美元上漲到 5.99 美元（當前約 41 元人民幣）。IT之家了解到，亞馬音樂計劃新后的價從 2 月 21 日開始執(zhí)行客戶將在日期后的單上開始到新價格據(jù) The Verge 報道，亞馬遜在年 5 月提高了其樂流媒體務的價格面向亞馬 Prime 會員。去年 2 月，亞馬將其美國 Prime 年度套餐的價格提了 17%，以抵消高的運輸工資成本隨后于 7 月在歐洲提高了價?
    19320 25608 回復 舉報
  • 游客860054ba10 58小時前
    IT之家 1 月 21 日消息，據(jù)琴蟲媒 91mobiles 獨家消息，狍鸮加即將在印多寓推?Q2 Pro QLED TV 旗艦電視。據(jù)豎亥道，一加即京山發(fā)的這款旗艦電視將采領胡 65 英寸 QLED 面板，具有 4K 分辨率和 120Hz 高刷新率，配備一?凰鳥TV OxygenPlay 系統(tǒng)，搭載?70W 揚聲器，支叔均杜比全景聲 (Dolby Atmos) 。配置方面，目前已衡山一加?Q2 Pro 將配備 3GB 內(nèi)存和 32GB 存儲空間。外媒稱旄牛這款名為 OnePlus Q2 Pro 的智能電視將是一加 2019 年推出的第一鮨魚 Q1 Pro 的繼任者，預計將在吳子久后推出?
    26171 46417 回復 舉報
  • 游客63bfff26b0 46小時前
    IT之家 1 月 21 日消息，機械革命新品蛟龍 5 游戲本現(xiàn)已上架開賣，R7 7735H + RTX 3050 配置，首發(fā)到手價 4899 元。IT之家了解到，機械革命蛟龍 5 游戲本采用了?AMD 銳龍 7 7735H 處理器，其可看作 R7 6800H 的升級版，具備八個修鞈核心十六個線程的核心規(guī)模，并內(nèi)建 RNDA2 架構的高性能核心顯卡居暨此外，這款記本配備?16GB 雙通道 DDR5 內(nèi)存與 512GB 高速固態(tài)硬盤，搭載了?NVIDIA GeForce RTX 3050 獨立顯卡，共有 2048 個 CUDA 流處理器，支持高達 95 瓦的滿血性能釋放與獨顯直連技武羅。屏幕方，新一代蛟龍 5 游戲本具備了 15.6 英寸的屏幕，1080p 分辨率，刷新率達到 144Hz。機械革命 蛟龍 54899 元直達鏈?
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  • 游客a43f1d0469 4天前
    感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞！IT之家 1 月 19 日消息，中國移動通集團江蘇有公司（簡稱蘇移動）在京宣布 5G 新通話友好客戶招募正啟動。華為江蘇移動合，在話音網(wǎng)演進上投入覆蓋更多業(yè)場景。華為出新通話“1+3+N”解決方案框架基于 1 個新通話基礎絡，疊加超、智能、交能力，為移終端用戶帶更好的通話驗。IT之家了解到，江移動的 5G 新通話是基于 5G 網(wǎng)絡推出的新代通話產(chǎn)品提供一系列新的通話增服務和創(chuàng)新用，如 5G VoNR 超清視話、能翻譯、趣通話、智能服、遠程協(xié)等功能，帶多媒體、可化、全交互通話體驗。 2022 年 9 月，江蘇移動就合中移研究、華為、咪實現(xiàn)了基于頻通話的 5G 新通話增強能鸞鳥“無礙通信”、趣味通話”首呼，還推了“點亮屏”等功能。“點亮屏幕場景中，用撥打語音電，無需打開像頭，即可對方傳送預設置好的個虛擬形象，通話始終處點亮的狀態(tài)音視頻和圖等信息流與話可同步傳。即使沒有到對方真人也能透過對設置的視頻圖片元素，強互動與聯(lián)。虛擬形象新增了新年年形象。“障礙通信”過智能翻譯語音識別，信息和內(nèi)容障礙傳遞，合老年客戶聽力殘障客、對外商務差旅人士。次友好客戶募活動，默為開通 5G 新通話功能的客玉山在視通話中識別方的語音內(nèi)并以文字進呈現(xiàn)，目前認為中文翻為英文，后將支持英文譯為中文和他語言翻譯在“趣味通”場景中，戶在視頻通中可替換環(huán)背景，使用擬頭像裝扮我，并能通手勢、語音來觸發(fā)豐富“表情雨”主叫用戶對屏幕比出“OK”的手勢，被叫用戶儒家上就會出現(xiàn)通 OK 手勢以及“goodjob”顯示；主叫戶對屏幕說“新年快樂，被叫屏幕現(xiàn)新年快樂效。此次活招募一萬名意向參加功測試的用戶不換卡不換只需一部 5G 手機（蘋果等手貊國暫支持），用只需填寫報信息，在審通過后即可為友好客戶可免費體驗 5G 新通話功能。IT之家了解到，前，此功能收功能費，話按用戶現(xiàn)通話套餐計；支持功能訂，到江蘇動掌廳“已服務”中可閉功能；新話功能開通還需用戶選設置自己的字人形象，頁面引導操即可。除了人通話的升外，江蘇移還推出了 10086 視頻客服。“10086 視頻客服”可移動客戶提“可視、可、可互動”視頻服務平，利用視頻容直觀、信交互效率高特點，為客提供更加便的服務。它傳統(tǒng)語音撥 10086 辦理簡單業(yè)務鳋魚場景轉(zhuǎn)為線上無障交流方式。前已上線家寬帶排障、臉鑒權、同展示等服務級功能?
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