最近，AIGCer在使用一些视频生成工具，对其中的技术点有了强烈兴趣，正好搜索到了这篇视频扩散模型综述，方法果然浩如烟海，读下来感觉受益良多，分享给大家。最近,人工智能生成内容（AIGC）浪潮在计算机视觉领域取得了巨大成功，扩散模型在这一成就中发挥着关键作用。由于其出色的生成能力，扩散模型逐渐取代了基于GAN和自回归Transformer的方法，在图像生成和编辑以及视频相关研究领域表现出色。然而，现有的调查主要集中在图像生成的背景下的扩散模型，对它们在视频领域应用的最新评论相对较少。为了弥补这一差距，本文介绍了AIGC时代视频扩散模型的全面回顾。具体而言，首先简要介绍扩散模型的基础知识和演变历
前言这个专栏我们开始学习transformer，自推出以来transformer在深度学习中占有重要地位，不仅在NLP领域，在CV领域中也被广泛应用，尤其是2021年，transformer在CV领域可谓大杀四方。在论文的学习之前，我们先来介绍一些专业术语。本篇就让我们先来认识一下encoder和decoder吧！ 🍀本人Transformer相关文章导航： 【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器） 【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解 【Transformer系
本文分享自华为云社区《爆圈Sora横空出世，AGI通用人工智能时代真的要来了吗？一键Run带你体验扩散模型的魅力！》，作者：码上开花_Lancer。Sora这几天的爆炸性新闻，让所有人工智能相关从业者及对应用感兴趣的人群都感到沸腾，震撼到央视也在进行相关的讨论，简直可以和2023年初ChatGPT讨论带来的热潮一般。所以它到底为什么这么火？ 一、什么是SORA?Sora是OpenAI最新发布的文本生成视频模型，不仅可以生成长达一分钟的视频，且能完全遵照用户的 Prompt 并保持视觉质量。OpenAI这个公司的格局非常大，他想要做WorldSimulators（世界模拟器），做通用AGI
DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用DifffusionTransfomer将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。然而，更大的模型规模导致训练成本飙升。为此，来自SeaAILab、南开大学、昆仑万维2050研究院的颜水成和程明明研究团队在ICCV2023提出的MaskedDiffusionTransformer利用maskmodeling表征学习策略通过学习语义表征信息来大幅加速DiffusionTransfomer的训练速度，并实现SoTA的图像生成效果。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.14389GitHub地址：https
来源：PVTv1和PVTv2链接：https://arxiv.org/pdf/2102.12122.pdf 链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdfPVTv2是在PVTv1基础上，所以先介绍PVTv1PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions0、Abstract 尽管卷积神经网络(cnn)在计算机视觉领域取得了巨大的成功，但本研究研究的是一种更简单、无卷积的骨干网络，可用于许多密集的预测任务。与最近提出的专门为图像分类而设计的
第十四课：理解自注意力机制和Transformer模型第十四课：自注意力机制和Transformer1.自注意力机制简介自注意力机制的计算2.Transformer模型3.Transformer在NLP中的应用4.动手实践：探索Transformer模型结语第十四课：自注意力机制和Transformer1.自注意力机制简介自注意力机制（Self-Attention）是一种允许输入序列中的每个位置都与其他所有位置交互以计算表示的机制。它是Transformer架构的核心，被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域。自注意力机制的计算给定一个序列(X)（例如，一个句子中的单词序列
最近时常被吐槽不够开源的OpenAI，突然开放了一次。今天一早，OpenAI机器学习研究员JanLeike宣布，OpenAI开放了自己内部一直用于分析Transformer内部结构的工具。GitHub链接：https://github.com/openai/transformer-debugger该项目开放才几个小时，虽然没有经过太多宣传，star数量上涨得也挺快。TransformerDebugger介绍TransformerDebugger(TDB)是OpenAI对齐团队（Superalignment）开发的一种工具，旨在支持对小体量语言模型的特定行为进行检查。据介绍，该工具把自动可解释性
今天，由Transformer作者之一AidanGomez参与创立的人工智能初创公司Cohere迎来了自家大模型的发布。Cohere推出的模型名为「Command-R」，参数量为35B，它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。该模型属于「可扩展」模型类别，能够平衡高效率和高精度，使企业用户超越概念验证，进入生产阶段。作为一种生成模型，Command-R针对检索增强生成（RAG）等长上下文任务以及使用外部API和工具进行了优化。该模型旨在与自家行业领先的嵌入（Embed）和重新排序（Rerank）模型配合使用，为RAG应用程序提供一流的集成，并在企业用例中具有出色表现。就其架构而
原始题目：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting中文翻译：Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测发表时间：2021-05-18平台：ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence文章链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17325开源代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020摘要许多现实世界的应用都需要
目录一.项目概述二. 方法详解三.应用结果四.个人思考由于扩散模型生成空间的不确定性，仅仅通过文本生成视频时，会导致模糊的视频帧生成。今天解析的SparseCtrl，是一种有效解决上述问题的方案，通过带有附加编码器的时间稀疏条件图来控制文本到视频的生成。一.项目概述与贡献已有解决方案：目前学术界利用密集结构信号（例如每帧深度/边缘序列）来增强可控性，但其收集相应地增加了推理负担。提出的SparseCtrl:实现对时间稀疏信号的灵活结构控制，仅需要一个或几个输入。它包含一个额外的条件编码器来处理这些稀疏信号，同时保持预训练的T2V模型不变。所提出的方法与各种模式兼容，包括草图、深度和RGB图像，
