Multidiffusion代码分析 前言 当我们使用计算机生成图像时，经常会遇到一些困难，例如如何生成高质量、高分辨率的图像，如何控制图像的风格和内容等。近年来，深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展，其中一种流行的方法是使用变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等模型。然而，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，而且生成的图像可能会出现一些问题，例如模糊、失真和不连续等。 为了

众所周知，mxnet是一个沐神主导开发的一个深度学习框架，之前听李沐的讲论文时也听他说过很多次，但是已知没有机会使用，最近接触了一个项目，有机会感受了一些mxnet，但是也踩了很多坑。所有需要的脚本文件可以在https://github.com/StudyingLover/menet-Arcface-tools下载 image.png mxnet 的数据与别处的是不同的，他的训练集是两个文件，

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I3D笔记 I3D是一个视频理解模型，采用双流网络的架构，他的核心贡献是提出了如何对2d网络进行膨胀操作，同时提出了一个新的数据集 Kinetics 工作回顾 image.png 在以前，视频理解有三种做法 1. LSTM 2. 3D ConvNets 3. Two-Stream Networks（双流网络） Two-Stream Inflated 3D ConvNets 这篇文章提出的模型被

clip_interrogator教程 文字生成图片是近年来多模态和大模型研究的热门方向，openai提出的CLIP提供了一个方法建立起了图片和文字的联系，但是只能做到给定一张图片选择给定文本语义最相近的那一个，实际项目开发中我们总是需要从一张图片获取描述，感谢社区的活力，clip-interrogator应运而生。 受限于clip-interrogator 等于没有的文档，就有了这篇文章来写一些

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