编辑 编辑在对齐中也是一个非常重要的环节。在某些场景中，我们可能对生成的图像或已有的图像基本满意，但可能想要稍作修改。例如，我们可能希望稍微改变图像的风格，或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...通过训练模型来模仿或重现这个图像，它不仅强制模型学会生成合理的图像，而且由于在训练样本中的图像和文本是配对的，它隐式地学会了生成与文本输入对应的图像，以下是几种代表性的图像生成技术。...这项研究介绍了新的关注层引导，它被插入到每一个预先定义的文本到图像模型的变形器块中。...图像编辑 潜变量空间混合 图8 假设我们已经知道要编辑的区域，我们可以应用一个特殊的地图，只操作这个特定的区域。我们可以混合潜变量，其中前景是由我们的输入文本生成的，背景只是保持原始图像。...此外，还有研究显示我们是否可以学习多个概念，而不是一个单一的视觉概念，这些多个概念可以来自多组图像，或者一个带有遮罩的图像，指示其中的不同视觉实体。
然而，在许多实际情况下，用户可能没有参考风格图像，但仍有兴趣通过想象它们来迁移风格。 为处理这样的应用，提出一个新框架，可在“没有”风格图像的情况下进行风格转换，只需风格的文本描述。...然而，如果没有配对数据作为监督，学习 SID 网络是具有挑战性的。...由于图像距离测量涉及多个局部块级对比目标，因此在 MoNCE 中引入了最优传输，以在多个对比目标之间协同调节负样本的推动力。...该方法以先检测后移除的方式工作，其中眼镜和投射阴影都被检测到，然后从图像中移除。由于缺乏用于监督训练的配对数据，提出了一个新的合成肖像数据集，其中包含用于检测和删除任务的中间和最终监督。...设计在很大程度上依赖于专业设计师的创造力和专业知识，其中安排元素布局是最重要的流程之一。
基本上，RadialGAN让我们可以利用多个不同来源的数据集，通常这能带来更好的表现，即使在某些数据集质量不高或者和手头任务关系不密切的情况下也是如此。...对抗学习图像到图像转换的理论分析 这篇论文分析了GAN的配对转换，主张配对图像转换的损失基本上由两部分组成。...基于受限查询和信息的黑盒对抗攻击 这是为数不多的真实对抗攻击论文。技术上说，其中并没有涉及GAN或者生成式建模——我猜除了扰动的部分涉及一点——但这是一篇以非常有趣的方式进行真实对抗攻击的论文。...生成的文本看起来真是令人印象深刻，不过接着作者说这实际上是由一个自动编码器从潜空间生成的文本，而这个自动编码器是由GAN生成的。...和标准形式的CycleGAN相比，AugCGAN在第一次和第二次生成时插入了潜空间。
大多数现有的数据驱动方法都受到监督，并依赖于成对的数据，其中具有相同内容的动作以不同的风格执行。此外，这些方法往往不能迁移训练中从未出现的风格。...在本文中，我们提出了一种新的数据驱动的运动风格转换框架，它从带有风格标签的未配对的运动集合中学习，并实现了在训练中没有观察到的运动风格的转换。...此外，我们的框架能够直接从视频中提取运动风格，绕过3D重建，并将它们应用到3D输入运动。我们的风格传输网络将运动编码为内容和风格两种潜码，每一种潜码在解码(合成)过程中起着不同的作用。...内容码通过多个时间卷积层解码为输出运动，风格码通过时间不变自适应实例归一化(AdaIN)修改深度特征。...尽管不需要配对训练数据，我们的方法性能SOTA，在转移以前未见的风格时，优于其他方法。我们是第一个实现了从视频到3D动画的风格转换——这一能力使得动作风格迁移的应用范围大大扩展。
Stable Diffusion 将 "blue" 和 "eyes" 这两个词配对在一起（提示中的自我关注（self-attention）），这样它就会生成一个有蓝色眼睛的男人，但不是一个穿蓝色衬衫的男人...(提示和图像之间的交叉关注) 题外话：Hypernetwork 是一种对 Stable Diffusion 模型进行微调的技术，它劫持了交叉关注网络来插入风格。...第二步 第三步：噪声预测器 U-Net 将潜噪声图像和文本提示作为输入，并预测潜空间（4x64x64 张量）中的噪声。 第三步 第四步：从潜像中减去潜噪音。这就成为你的新潜像。...如果去噪强度为 1，则加入最大的噪声，使潜像成为一个随机张量。 第三步 第四步：噪声预测器以文本提示和深度图为条件估计潜空间的噪声。 第四步 第五步：从潜图像中减去潜噪音。这就成为你的新潜像。...他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引，而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型（conditional diffusion model），与我们在文本转图像中讨论的模型完全一样。
输入： 输出： 答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？ 难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...难度：2 问题：在iris_2d数据集的20个随机位插入np.nan值 答案： 33.如何找到numpy数组中缺失值的位置？...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。 输入： 输出： 其中，2和5是峰值7和6的位置。...答案： 64.如何从二维数组中减去一维数组，其中一维数组的每个元素都从相应的行中减去？ 难度：2 问题：从二维数组a_2d中减去一维数组b_1d，使得每个b_1d项从a_2d的相应行中减去。
： ndarray.flatten(order)其中：order：‘C’ — 按行，‘F’ — 按列，‘A’ — 原顺序，‘k’ —元素在内存中的出现顺序。...NumPy中数组的数组分割函数主要如下： – split 将一个数组分割为多个子数组– hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组(按列) – vsplit 将一个数组竖直分割为多个子数组(...如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。插入没有原地的，函数会返回一个新数组。此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。...– numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。– numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。...– numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。– numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。
其中一个最重要的核心“Latent”并没有被改变，还一直被 Stable Diffusion 所沿用着，那么这个“Latent”到底是什么意思呢。...在模型运行过程中，可以插入检查点以监控每一次迭代步骤后的图像状态 当“Diffusion 扩散”的反向生图过程发生时，每迭代一步就引入一个 U-Net 预测噪点矩阵，并用之前一步包含噪点的图片减去这个预测噪点矩阵...一副图像中的各种元素之间排列组合出的各种逻辑过于繁杂，况且逻辑关系也过于隐蔽，并且对于不同的人来说还很因人而异得出结果。...单一一粒沙子的变动或许没有什么规律可言，甚至成百上千的沙子的运动也未必可以总结出什么规律。但巨量的几十上百上千亿的沙粒组合像非洲草原上的角马迁徙一样，看起来虽然散漫但其中却有着某些规律。...设想一下一个天才的人类从出生开始每天研究10张图，对图像与标注文字的关系了如指掌，对每张图的内容都记忆历久弥新永不遗忘任何细节，且对已经看过的所有图像之间的关系，图像中每个元素与其他图像中元素间存在的含义联系也要了如指掌
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...: 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。...当输入数组的某个维度的长度为 1 时，沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。 简单理解：对两个数组，分别比较他们的每一个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），满足： 数组拥有相同形状。...NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 ...numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。 如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。
我们在使用命令loadingplot画载荷图，选择出最具有成分的两个成分的作为相关图，我们从相关图就完全看出是什么元素决定成分了。 ?...在这里插入图片描述 因子分析 下面我们做因子分析，做前，我先吹下什么是因子分析： 因子分析(factor analysis)是用少数的不可观察的潜变量表示多数可观察的相关的变量 。...将因子表示成变量的线性组合，其中的系数可以通过最小二乘法得到. 计算因子得分 看看一般步骤，读取数据我就pass了 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 ?...在这里插入图片描述 初始因子和Stata的结果一样 ? 在这里插入图片描述 在Stata中我们没有旋转变换， ? 在这里插入图片描述 旋转变换的后的 ? ? 答案是柳州化工，我听说柳州螺蛳粉，五菱。...在这里插入图片描述 然而Stata计算总因子得分没有命令，计算公式：因子得分*因子方差的贡献率/累计方差贡献率作为权重。然后计算 方差百分比 ?
2.L.insert(index, object) : 在第index个元素前插入一个元素。 3.L.extend(iterable) ： 用迭代器扩展列表。关于迭代器的概念不在这里赘述。...4.L.copy() ：返回列表的潜复制。关于潜复制的概念不在这里赘述。 5.L.count(value) ： 返回列表中value的数量。...3.D.items() ： 返回字典中的所有条目。 4.D.get(key[,default]) ： 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值值 。 5.D.copy()： 返回字典的潜复制。...可以是将字典中的键值对更新到原字典中。如果E存在且其中包含.key()方法(即字典)，那么执行这个算法: for k in E: D[k] = E[k]。...创建一个新字典，以迭代器中元素做字典的键，value为字典所有键对应的初始值
DOM对象、HTML string、 jQuery对象 如果参数是function，function可以返回DOM对象、HTML string、 jQuery对象，参数是集合中的元素位置与原来的...('.test'); 2、.empty() 清空被选择元素内所有内容，包括文本内容和所有子元素 原本内容 ?...2、.wrapAll(wrappingElement) 把所有匹配对象包裹在同一个HTML结构中 Hello</...parent移除 $('.child').unwrap() 5、html([string]) 这是一个读写两用的方法，用于获取/修改元素的innerHTML **当没有传递参数的时候，返回元素的innerHTML...如果结果多个，获取值的时候，返回结果集中的第一个对象的相应值 ?
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...**简单理解：**对两个数组，分别比较他们的每一个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），满足： 数组拥有相同形状。当前维度的值相等。当前维度的值有一个是 1。 ...NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 ...numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。 如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。...numpy.savez numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。
解释 语法和 Latex 里的一样，只需记得两点： 在文本中加入公式用 $...$ 单独加入公式用 \begin{equation}...\end{equation} 最终效果 ?...1.6 图片 插入图片有两种方法： 在 Markdown Cell 里用 img 函数，我们以插入硬盘里图片举例 在 Code Cell 里用 Image 函数，我们以插入网上的图片举例 在 Markdown...假如我们想用 seaborn (sns) 下面的配对图 (pairplot) 首先函数名字都记不清楚，只知道有个 p 字，这时用 sns.p + 就可看到所有 p 开头的方法选出 pairplot...首先在三个 Cell 运行代码，注意下图左边的 In 和 Out 标注。并不是每个 In 都对应 Out，有些语句没有输出。 ? 打印 In 发现是个列表，有 5 个元素。...报错了，因为 Out 里面没有一个键是 4，即上面第 4 个 In 没有产生 Out。验证一下，确实是这样的。 ?
一、栈 1、栈的结构和概念 栈是一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素的操作。 进行元素的插入和删除的一端称为栈顶，另一端称为栈底，栈中的数据遵循后进先出的原则。...高 低 其中我们关键看缓存利用率，简单地说缓存利用率是指计算机系统中缓存（如CPU缓存、内存缓存等）被有效利用的程度。...CPU执行指令运算要访问数据，会先去缓存中找有没有这个数据，如果有，说明缓存命中了；如果没有，说明缓存未命中，就从主存中读取一段连续内存空间的数据到缓存，继续找。...其实不是的，这里跟顺序表中的size一样表示的是栈中元素的个数，所以栈中最后一个元素的下标是top-1。...也就是说当我们拿到字符串中的第一个字符，如果是左括号则压栈，如果是右括号则出栈与右括号配对，只要有一次配对不上就返回false。
这种极轻量的非侵入性结构可以插入任何预训练的 DM（如 SD v1.x）中，以学习特定概念的可迁移识别及其相应的擦除，同时保持原始模型的完整性。...它仅有一个内在维度，作为一种「半透薄膜」被插入到 DM 中来实现精准擦除。 SPM 的单元结构由两个可学习的向量组成。...SPM 的结构设计使得多个 SPM 可以叠加地插入到同一个 DM 中，基于信号加法的擦除使得多个危险概念可以灵活定制，以满足错综复杂且不断变化的擦除需求。...为了估计这个概率，本方法首先在 CLIP 文本编码空间中计算 p 和 c 的语义距离，表示为 。...图 10 SPM 对多个概念的擦除效果 图 11 SPM 擦除多概念时对无关概念没有影响 3.3 违规概念的擦除 如图 12，对于一些抽象的有害概念例如色情，只需要加入 SPM，即可做到相对稳定的消除。
四年一度的世界杯已正式拉开战幕，各小组比赛正如火如荼地进行中。...那么面对不同语言的文本，模型只需要使用不同的文本数据训练文本编码器，使其适配对应的视觉编码器，就能让文本和图片向量映射到相同的特征空间。...为了方便用户使用，Towhee[1] 用更加友好的 Python 接口包装了一些预训练模型。用户可以根据目标任务直接选择不同算子提取图片与文本向量，其中支持了中文输入。...样本图片 数据：10 张图片来自图像数据集 ImageNet 中的“soccer_ball”类别，包括了足球相关的图片。...向量数据库：这里搭建的「以文搜图」系统使用了 Milvus[4] 实现向量存储与检索，包括匹配对应的图片路径。 「以文搜图」系统架构 1.
正则表达式 正则表达式是一种用于匹配和处理文本的工具，可以定义规则和模式来查找、替换和提取目标数据。Python中内置的re模块可用于操作正则表达式。 正则表达式中常用的元字符和特殊序列 ....常用的函数有： re.search(pattern, string)：在给定字符串中查找第一个匹配项，并返回一个匹配对象。...通过匹配对象的方法如group()、start()和end()，可以获取具体的匹配结果。...案例 假设我们有一个包含多个电子邮件地址的字符串text = "Contact us at info@example.com or support@example.com"，我们想提取出其中的电子邮件地址...', 25); 这将在"users"表格中插入一行数据，其中name列的值为’Alice’，age列的值为25。
因此，对随机种子对生成图像质量、人类偏好对齐、风格、构图以及“文本伪影”插入的影响进行了广泛的分析。 扩散模型中初始噪声的优化。...在实现层面上，我们确认随机种子被用作计算这些变量的输入。 在蒸馏的单步扩散模型（如SDXL Turbo）中，随机种子仅确定了初始噪声潜变量，因为没有中间去噪步骤。...尽管存在这些变化，但我们发现初始噪声潜变量显着控制着生成的内容，而在中间的重新参数化步骤引入的随机噪声对生成的图像没有明显影响，如上图2的右侧所示。...借鉴图像纹理和风格转移中已建立的方法，通过从预训练的深度网络中提取格拉姆矩阵（衡量通道间成对余弦相似度）来计算风格表示，涵盖多个层次。...为了量化文本的存在，应用了光学字符识别（OCR），并计算了每个种子生成的所有图像中修复mask内文本的平均比例。如下图12所示，某些种子倾向于在去除和完成情景下插入文本。
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