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简单了解AIGC目前为止的参考资料： https://www.bilibili.com/video/BV1yW4y197af/ 目前提到 AIGC，我们先想到的一般只有 ChatGPT 和 midjourney, stable diffusion 这三个。然而广义上来说，只要是由 AI 技术来生成内容都可以算作 AIGC 。比如 AI动作捕捉， AI通过识别人体的骨骼，映射为一些便于处理的数据；比如游戏里的一些新类型的人机，类似 alpha go（作者列举了王者荣耀“觉悟”？这是什么？）；比如三维重建，包括人体，场景（小房间），甚至是城市；再比如 AI音效，常见的有微信的语音转文字，还有最近火起来的文字转语音） 历史GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。 概念的关系 人工智能 机器学习 监督学习 非监督学习 强化学习 🍪实现人工智能不一定需要机器学习，也可以采用行为树等方法。 深度学习是机器学习的一种，与上述三个黑色小方块均有交叉。与它们三个不同，深度学习只是机器学习实现的一 ...

🥗开始学学Stable DiffusionChatGPT3.5 还没听说过什么是Stable Diffusion，现在只会顾左右而言他 参考的内容： Stable Diffusion简介 - 知乎 (zhihu.com) Stable Diffusion - 维基百科，自由的百科全书 (wikipedia.org) https://www.bilibili.com/read/cv22159609/ 🍕以前我们常说的生成对抗网络 GAN 逐渐被扩散模型 Diffusion Model 取代 🍣什么是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。 它是一种潜在变量模型的扩散模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络之一。[3]它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，并得到EleutherAI和LAION（英语）的支持。 ...

我人生的第一篇会议记录🍍以下是 Fourier Series Expansion Based Filter Parametrization for Equivariant Convolutions 这场汇报的观后感。真的挺难的，会议结束后我又看了很久论文，现在还是有不理解的地方。但解答剩下的疑惑，可能要在我未来看懂了代码之后了。 等变卷积🍵要理解这场报告，首先就要理解什么是等变卷积。 我理解的等变卷积，就是说这样的一类卷积，当输入图像中物体发生了平移或者旋转等变化时，输出的特征图也会在对应位置发生对应的变化，或者说只有输出的位置会变化，值基本不变。后续的全连接层会学到这种性质——比如训练数据里，有时候车在左上角，有时候在右下角，有时候在中间…… 但是测试数据里，出现了一辆车在左下角，但网络仍能分类正确。换句话说，神经网络发现了，这个分类任务和对象的位置无关。 ☕有时候，我们还希望分类任务和对象的旋转或对称无关，这就引出了新的卷积，如旋转等变卷积。 权值共享我的理解是，因为一个卷积核是在整个输入图像上滑动，所以可以认为每个像素“共享”了卷积核的权值。这种共享大幅减少了参数的数量，否则 ...

目前为止我的学习材料： https://www.bilibili.com/video/BV1JZ4y1G7KG https://docs.python.org/zh-cn/3/ Python教程 - 廖雪峰的官方网站 (liaoxuefeng.com) 前言 对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。 用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。 Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。 Python适合开发哪些类型的应用呢？ 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等； 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起 ...

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