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前言下图1展示了低秩分解的基本思想: 将原来大的权重矩阵分解成多个小的矩阵,用低秩矩阵近似原有权重矩阵。这样可以大大降低模型分解之后的计算量,常常用于神经网络模型分解。常见的低秩分解有 奇异值分解(SVD…
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SVD的模型原理如下: 给定一个m×n的实数矩阵A,SVD将A分解为以下形式: A = UΣV^T 其中,U是一个m×m的正交矩阵,其列向量为A与A^T的特征向量;Σ是一个m×n的对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值,且按降序排列;V^T是一个n×n的正交矩阵,其列向量为A^TA的特征向量。 SVD的主要步骤包括: 1.计算...
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SVD(隐语义模型)协同过滤 隐语义模型,数学上称为SVD,奇异值分解。该算法最早在文本挖掘领域被提出,用于找到文章的隐含主题,也被称为主题模型。 隐语义模型的核心思想是通过隐含特征(Latent Factor)计算用户和物品的相似性。 SVD是将矩阵A分解成以下形式
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一共开源了两个模型: SVD:能够生成帧率 14、分辨率 576x1024 的视频; SVD-XT:SVD 的finetune升级版,分辨率不变,但能够生成帧率 25 的视频; 前排提醒:想要本地跑 Stable Video Diffusion,显存得20G左右。 1、下载代码库 git clone git@github.com:Stability-AI/generative-models.git ...
本篇的模型部署是在 ComfyUI 的基础上进行，如果没有部署过 ComfyUI，请按照下面流程先进行部署，如已安装请跳过该步：（1）使用命令克隆 ComfyUI git clone cd ComfyUI （2）安装 conda（如已安装则跳过）下面需要使用 Anaconda 或 Mimiconda 创建虚拟环境，可以输入 conda --version 进行检查。下面是 Mimi...