使用ControlNet 控制 Stable Diffusion
本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成
AI无敌？人类的反击静悄悄。
前几年，alphago横扫围棋棋坛，人类棋手不得不接受现实。那么，按照AI的进步速度，我们当时也提过火车站台的比喻，呼啸而过，望尘莫及。从此，人类棋手输给AI不再是新闻，而且随着相关论文的发布和国内外各个技术团队的跟进，超越顶尖人类棋手的围棋AI已经越来越多，开源版，单机版，任何人都可以用一台稍微配
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf预训练模型下载：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases训练代码下载：https://github.com/csz
pytorch模型保存与加载总结
pytorch模型保存与加载方式、打包保存tar、多卡训练遇到的问题、torch.jit、加载预训练模型、保存模型再加载精度损失
LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
为了训练数据，首先定义LSTM模型，然后再定义对应的损失函数，由于我们这里是风速预测，显然是个回归问题，所以采用回归问题常用的MESLoss()，如果可以的话，可以自定义损失函数，针对自己的项目需求定义对应的损失函数。对于优化器来讲，使用的也是目前常用的Adam优化器，对于新手来讲也可以多多尝试其它
如何让AI帮你干活-娱乐(2)
用AI生成一个视频
关于Attention的超详细讲解
文章目录一、动物的视觉注意力二、快速理解Attention思想三、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有Attention机制四、Attention思想步骤五、Self-Attention5.1 Self-Attention的计算步骤5.2 根据代码进一步理解Q、K、V5.3 再来一个
GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析
首先回顾下GhostNet，对于输入 \(X\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}\)，Ghost module将一个标准的卷积替换成两步。首先用一个1x1卷积生成intrinsic feature。
Python中函数参数传递方法*args, **kwargs，还有其他
本文将讨论Python的函数参数。我们将了解*args和**kwargs，/和*的都是什么，
大语言模型集成工具 LangChain
介绍：通过可组合性使用大型语言模型构建应用程序【背景】大型语言模型 (LLM) 正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建他们以前无法构建的应用程序，但是单独使用这些 LLM 往往不足以创建一个真正强大的应用程序，当可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，就有真的价值了。LangChain 旨在协助
Python图像处理:频域滤波降噪和图像增强
快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术，是图像处理中进行频率变换的关键工具，本文将讨论图像从FFT到逆FFT的频率变换所涉及的各个阶段，并结合FFT位移和逆FFT位移的使用。
史上最全学习率调整策略lr_scheduler
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
机器学习：基于神经网络对用户评论情感分析预测
神经网络模型的思想来源于模仿人类大脑思考的方式。神经元是神经系统最基本的结构和功能单位，分为突起和细胞体两部分。突起作用是接受冲动并传递给细胞体，细胞体整合输入的信息并传出。人类大脑在思考时，神经元会接受外部的刺激，当传入的冲动使神经元的电位超过阈值时，神经元就会从抑制转向兴奋，并将信号向下一个神经
NoveAI本地环境搭建、AI作画
AI作画，总结下自己的操作过程
机器学习中的数学原理——模型评估与交叉验证
机器学习中的模型评估与交叉验证！这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！
【审稿意见】科研菜鸟如何攥写审稿意见？万能模板！！！
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结合基于规则和机器学习的方法构建强大的混合系统
在本文中，将介绍如何将手动规则和ML结合使得我们的方案变得更好。
DCGAN理论讲解及代码实现
DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量...
2. IMU原理及姿态融合算法详解
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【pytorch】有关nn.EMBEDDING的简单介绍
假设有一本字典，就一共只有10单词，每个单词有5个字母组成。每一页上只写一个单词，所以这10页纸上分别写了这10个单词。内如如下，我们假定这本字典叫, 这里的10和5即上面介绍的含义，10个单词，每个单词5个字母；现在我要查看第2页和第3页（从0开始），那么我会得到 [s,m,a,l,l]， [w,
