新扩散模型OmniGen一统图像生成，架构还高度简化、易用
近年来，大型语言模型（LLMs）在统一语言生成任务方面取得了显著成就，彻底改变了人机交互的方式。然而，在图像生成领域，一个能够处理各种任务的统一模型仍然是一个未被充分探索的领域。最近，一篇名为"OmniGen: Unified Image Generation"的论文提出了一种名为O...
打造图像编辑器（一）——基础架构与图像滤镜
前言 这是一个针对于图像编辑的系列，我会陆陆续续完成包括但不限于：图像滤镜、高级滤镜、图像卷积、图像压缩、水印、Gif操作、图像格式转换等功能。尽量所有的计算都在前端（浏览器）完成，不涉及到服务器计算。 其实很多时候让服务器去操作文件会更简单一些，但我们还是努力不依靠服务器，看看能不能实现一个纯前端的图像编辑器！如果你觉得这样的内容有意思的话，点点关注点点赞吧～ 体验地址...
阿里团队新作 | AFFormer：利用图像频率信息构建轻量化Transformer语义分割架构
Paper: https://arxiv.org/pdf/2301.04648v1.pdfCode: https://github.com/dongbo811/AFFormer导读本文提出了一种名为Adaptive Frequency Transformer（AFFormer）的语义分割架构。AFFormer采用并行架构来利用原型表示（prototype representations）作为特定....
Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(三): MLP、ConvMixer 和架构分析（下）
2. ConvMixer-basedConvMixer 的含义是：不包括自注意力层不包括 Spatial Mixer MLP 层包括 Channel Mixer 层，这个层可以是 1x1 的点卷积，或者 MLP 层因为 Channel Mixer MLP 层和 1x1 卷积完全等价，所以这里所说的 ConvMixer-based 是强调 Spatial Mixer 层模块可以替换为 DW 卷积(....
Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(三): MLP、ConvMixer 和架构分析（上）
1. MLP-based在 Vision Transformer 大行其道碾压万物的同时，也有人在尝试非注意力的 Transformer 架构(如果没有注意力模块，那还能称为 Transformer 吗)。这是一个好的现象，总有人要去开拓新方向。相比 Attention-based 结构，MLP-based 顾名思义就是不需要注意力了，将 Transformer 内部的注意力计算模块简单替换为 ....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
+关注