让你轻轻松松、简简单单明白什么是注意力机制、自注意力机制, 视频播放量 9997、弹幕量 109、点赞数 170、投硬币枚数 54、收藏人数 331、转发人数 42, 视频作者 AI评论员阿文, 作者简介 从事AI工作的阿文,专注于机器学习、深度学习、CV等,致力于分享AI工具和资源,相关视
[4.1]在DDIM的Inversion 及 Edit步骤中更换了Attention map。 [4.2]使用较差注意力映射,防止出现语义泄漏。 [4.3]将原生的Unet注意力机制修改成时空注意力机制,保证视频的帧间一致性。 下面我们结合完整算法流程图就融会贯通: 完整流程图 一些展示case: 【5】写在最后: 对AIGC相关应用,算法前沿以及创业/工作感兴...
GC Block 流程总结 输入特征图:X∈RC×H×W。 全局上下文建模:通过全局平均池化和全连接层计算全局上下文特征 z。 特征变换:使用瓶颈变换模块对特征图进行变换。 特征融合:将全局上下文特征 z 融合到每个位置的特征 Xij 中。 总结 GC Block 通过上下文建模、特征变换和特征融合三个模块,高效地捕获并利用图像中的全...
Transformer架构对从事大模型领域的人来说应该不是一个陌生的词汇,而且大家应该都知道Transformer架构的核心点就在于其self-attention自注意力机制;虽然说Transofrmer架构的自注意力机制大名鼎鼎, 但真正了解注意力机制的人好像并不是很多,所以今天我们就来简单了解一下注意力机制。 注意这里说的是注意力机制,不是自注意...
Attention 机制:通过注意力机制,模型能够为输入序列中的不同部分分配不同的权重,从而更好地关注对预测结果有重要贡献的时间步。这有助于提高模型的预测精度和解释性。 4.稳定性和长序列处理能力: TCN:由于使用了残差连接和扩展卷积,TCN 在处理长序列时更稳定,能够避免梯度消失和梯度爆炸问题。结合了 TCN、BiLSTM ...
具体体现在细节保留、风格转换的平滑过渡以及整体视频质量的提升。总结而言，通过融合注意力机制优化DDIM模型，实现Zero-shot高质量视频编辑，不仅提升了视频编辑过程的灵活性和一致性，还为AIGC相关应用提供了新的技术路径，展现了在视频生成领域的潜在价值。
AIGC原理与实践:零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型上QQ阅读看本书 新人免费读10天 领看书特权 6.4 风格迁移与StyleGAN模型 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 第7章 注意力机制 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录...
AIGC教程-创建的收藏夹AIGC教程-内容:含源码!YOLOV5改进(添加注意力机制)完整教程,18讲全,完美魔改~—YOLOV5、YOLOV5添加自注意力机制、注意力机制,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
2. Lightning Attention:一种更高效的自注意力Lightning Attention 是为了解决传统自注意力计算瓶颈而提出的一种新的注意力机制。它的设计目标是通过减少计算和内存开销,特别是避免对所有可能的键值对进行累加求和,从而降低时间复杂度。2.1 核心思想:非线性注意力...
结语:AI的“专注力”革命 注意力机制的引入,无疑是AI领域的一场“专注力革命”。它不仅让AI在处理复杂任务时更加高效、精准,更为我们打开了一扇通往未来智能世界的大门。 在这个门后,AI将不再是冷冰冰的数据处理机器,而是能够像人一样,拥有“看到重点”、“理解关键”的智慧生命。让我们一起期待,这场由注意力...