generative-adversarial-networkganstochasticvaeadversarialvae-ganvariational-autoencodervideo-generationvideo-prediction UpdatedOct 8, 2019 Python All NLP you Need Here. 目前包含15个NLP demo的pytorch实现(大量代码借鉴于其他开源项目,原先是自己玩的,后来干脆也开源出来) ...
vae Here are 879 public repositories matching this topic... Language:All Sort:Most stars ddbourgin/numpy-ml Star16k Machine learning, in numpy machine-learningreinforcement-learningword2veclstmneural-networksgaussian-mixture-modelsvaetopic-modelingattentionresnetbayesian-inferencewavenetmfccknngaussian-process...
而冷冻电镜的数据噪声极大，并且还会受到对比度传递函数（contrast transfer function）的影响，以至于会出现对焦模糊的问题。因此，当把神经网络架构用于冷冻电镜数据的时候，仍需进行一定的调整。而由于冷冻电镜数据的信噪比极低，训练变分自编码器（VAE，Variational AutoEncoder）时常会遇到模式坍塌（Mode Collapse）的问题。
$ git clone https://github.com/AntixK/PyTorch-VAE $ cd PyTorch-VAE $ pip install -r requirements.txt Usage $ cd PyTorch-VAE $ python run.py -c configs/<config-file-name.yaml> Config file template model_params:name:"<name of VAE model>"in_channels:3latent_dim:.# Other parameters re...
如下图是，核心扩散推理管道，包含VAE和U-Net。通过引入去噪批处理和预先计算的提示嵌入缓存、采样噪声缓存和调度器值缓存，提高了推理流水线的速度，实现了实时图像生成。随机相似滤波（SSF）是为了节省GPU功耗而设计的，可以动态关闭扩散模型管道，进而实现了快速高效的实时推理。预计算 U-Net架构既需要输入潜在变量，...
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pRa0pCUjBSMmVrRkNRa0ZSUzFKSFZuZGlSemsxWWxkV2RXUkVRVlpDWjI5eVFtZEZSVUZaVHk5TlFVVkdRa0ZrYW1KSGEzWUtXVEo0Y0UxQ05FZERhWE5IUVZGUlFtYzNPSGRCVVZsRlJVaEtiRnB1VFhaaFIxWm9Xa2hOZG1SSVNqRmliWE4zVDNkWlMwdDNXVUpDUVVkRWRucEJRZ3BEUVZGMFJFTjBiMlJJVW5kamVtOTJURE5TZG1FeVZuVk1iVVpxWkVkc2RtSnVUWFZhTW13d...
据论文介绍,EMO 模型采用了Stable Diffusion 的生成能力,能够直接从给定的图像和音频剪辑合成人物头部视频。这种方法消除了中间表示或者复杂预处理的需要,同时,它利用自动编码器 Variational Autoencoder (VAE)将原始图像特征分布 映射到潜空间 ,将图像编码为,并将潜特征重建为。这种架构的优点是既能降低计算成本,又能保...
这里,该框架总共有两个VAE,真实老照片数据R和合成数据X共享同一个VAE_1,真实图像用第二个VAE_2进行编解码。VAE假设隐编码服从高斯先验,这样,新的图像可以从高斯分布采样进行重建。 通过隐编码映射进行复原: 由于老照片和合成数据已经在隐空间进行了很好的域对齐,因此,通过成对数据{x, y}学到的从隐编码Z_X到...
据论文介绍,EMO 模型采用了Stable Diffusion 的生成能力,能够直接从给定的图像和音频剪辑合成人物头部视频。这种方法消除了中间表示或者复杂预处理的需要,同时,它利用自动编码器 Variational Autoencoder (VAE)将原始图像特征分布 映射到潜空间 ,将图像编码为,并将潜特征重建为。这种架构的优点是既能降低计算成本,又能保...