2018-08-22

AI视频生成成本优化实战:混合架构与硬件选型 AI视频生成技术正面临效果与成本的二元博弈,其核心挑战在于高昂的推理算力消耗与黑箱服务的不确定性。从技术原理看,视频生成依赖扩散模型等深度学习架构,通过多轮迭代实现像素级合成,这导致GPU显存占用和电力消耗呈指数级增长。在工程实践中,采用混合推理架构能有效平衡成本与质量,例如云端处理关键帧配合本地渲染过渡帧,实测可降低58%支出。硬件选型方面,消费级显卡魔改与边缘计算设备为中小企业提供了可行方案,如RTX 3090显存扩容或Jetson AGX边缘部署。当前AI视频应用已渗透电商直播、新闻制作等领域,但需警 阅读详情

今日份的随笔。
我很想爆粗口,说真的。
急着学技术,急着运用,说实话很反感这样的学习,可这个社会又不会慢下来。
根据一篇博客,整合spring+struts2+mybatis,合你奶奶的爪,毛都不会,看啥,啥不懂,复制黏贴复制黏贴。
本身复制黏贴的文件都是错的,这TM是最骚的,那种错你还不知道怎么百度。本来就没学过框架,别人写的东西,本来就写的不是很清楚,这看起来跟看天书的一样,改你奶奶的爪。
找了十几篇博客,反复对比,修改,有些博客根本看不下去。
还好我还有两年毕业,不需要急着用上框架, 还整合好几个,分分钟暴毙给你看。
好了,今天的随笔到此为止,抱怨完了,滚回去看框架,真的是不看书,用你奶奶的爪。

一篇文章认识《双目立体视觉》 双目立体视觉,由两个摄像头组成,像人的眼睛能看到三维的物体,具有深度的信息;单目视觉只能看到二维的物体。 1)双目摄像头 2)双目相机基线 3)打开双目摄像头 4)双目测距 视差disparity、 极线约束、 极线校正/立体校正、 a.双目标定 b.双目矫正 c.立体匹配 d.双目测距(三角测量) e.测距效果 立体视觉方法评测网站 阅读详情

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