layer = patchEmbeddingLayer(patchSize,outputSize) layer = patchEmbeddingLayer(patchSize,outputSize,Name=Value) Description layer = patchEmbeddingLayer(patchSize,outputSize) creates a patch embedding layer and sets the PatchSize and OutputSize properties. This feature requires a Deep Learning Toolbox...
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ID Patch:将身份特征转化为小尺寸 RGB 图像块,直接贴入 ControlNet 的条件图像中,精确指定每个人的位置; ID Embedding:作为身份细节的表达,与文本提示共同输入,增强人物面部的真实性与独特性。 特别地,ID Patch 兼具 “位置标记” 和 “身份锚点” 双重作用:不仅告诉模型 “谁在哪”,也帮助模型从多个 ID Embedd...
小总结:注意力机制,以中文句子为例子,就是当前字在预测下一个字的时候,根据自己对句子中每一个字的关注程度(或是相似度),重新计算出自己的embedding,作为下一层的输出。 而多头注意力机制,则是由多组这样的Q、K、V来输出结果。 残差+ LayNorm 残差层做的事情就是:输出 = 输出 + 输入,残差能够有效的防住...
Patch TST发表于ICLR23,其优势在于保留了局部语义信息;更低的计算和内存使用量;模型可以关注更长的历史信息,Patch TST显著提高了时序预测的准确性,Patch可以说已成为时序模型的基本操作。我在先前的一篇文章对Patch TST做了比较细致的论文解读,各位朋友可参考。
--no-position-embedding \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 如果想将llama模式变成baichuan模型，那么仅仅需要添加采用--use-alibi-mask开关，同时关闭Rotary Embeeding开关即可，具体配置如下所示：--swiglu \ --use-alibi-mask \ --position-embedding-type none \ --untie-...
word_embedding、lm_head 新词向量可以使用原词向量均值作为初始化,比如“天气”=mean([“天”,“气”]) 修改与词表大小相关的文件并保存,如config.json 运行继续预训练脚本 run_pretrain_megatron_llama.sh,需要传入的参数列表如下 ENV=$1 # 运行环境: dlc, dsw MEGATRON_PATH=$2 # 设置开源Megatron的代码...
word_embedding、lm_head 新词向量可以使用原词向量均值作为初始化,比如“天气”=mean([“天”,“气”]) 修改与词表大小相关的文件并保存,如config.json 运行继续预训练脚本 run_pretrain_megatron_llama.sh,需要传入的参数列表如下 ENV=$1 # 运行环境: dlc, dsw MEGATRON_PATH=$2 # 设置开源Megatron的代码...
Textual Inversion这个工作的核心思路是基于用户提供的3～5张特定概念(物体或者风格)的图像来学习一个特定的text embeddings,实际上只用一个word embedding就足够了。Textual Inversion不需要finetune UNet,而且由于text embeddings较小,存储成本很低。目前diffusers库已经支持textual_inversion的训练。
--no-position-embedding \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 如果想将llama模式变成baichuan模型,那么仅仅需要添加采用--use-alibi-mask开关,同时关闭Rotary Embeeding开关即可,具体配置如下所示: --swiglu \ --use-alibi-mask \ ...