Constructing Paths(构建路径)

Flow Matching01:Flow Matching for Generative Modeling用于生成建模的流匹配 Yaron Lipman Ricky T. Q. Chen Heli Ben-Hamu Maximilian Nickel Matt Le Meta AI (FAIR) Weizmann Institute of ScienceMeta AI (FAIR) Weizmann 科学研究所Abstract摘要We introduce a new paradigm for generative modeling built on Continuous Normalizing Flows (CNFs), allow 阅读详情

points -> a shape:多个点构成一个形状

shapes -> a path:多个形状构成一个路径

绘制过程:

    创建路径 -CGMutablePathRef  CGPathCreateMutable (void);  //CGMutablePathRef path = CGPathCreateMutable();

    画线条,并将其加入路径

          设置起点 -void  CGPathMoveToPoint (CGMutablePathRef path,const CGAffineTransform *m,CGFloat x,CGFloat y); //第二个参数:NULL

          设置终点 -void  CGPathAddLineToPoint (CGMutablePathRef path,const CGAffineTransform *m,CGFloat x,CGFloat y);

    创建上下文环境 -CGContextRef  UIGraphicsGetCurrentContext (void); //CGContextRef currentContext = UIGraphicsGetCurrentContext();

       在环境中添加路径 -void  CGContextAddPath (CGContextRef context,CGPathRef path); 

    设置相关属性 - (void)setStroke  //颜色

               - void  CGContextSetLineWidth (CGContextRef c,CGFloat width); //线宽

    绘制路径 -void  CGContextDrawPath (CGContextRef c,CGPathDrawingMode mode);

    释放 -void  CGPathRelease (CGPathRef path);


    重要的3种绘制模式 -CGPathDrawingMode :kCGPathFill, kCGPathStroke, kCGPathFillStroke  ; 

- (void)drawRect:(CGRect)rect{

    

    /* Create the path */

   CGMutablePathRef path = CGPathCreateMutable();

    

   CGRect screenBounds = [[UIScreen mainScreen] bounds];

    

    /* Start:左上 */

   CGPathMoveToPoint(path, NULL, screenBounds.origin.x,screenBounds.origin.y);

    

    /* Draw a line : 从左上到右下 */

   CGPathAddLineToPoint(path,NULL,screenBounds.size.width,screenBounds.size.height);

    

    /* Start another line:右上 */

    CGPathMoveToPoint(path,NULL,screenBounds.size.width,screenBounds.origin.y);

    

    /* Draw a line :从右上到左下 */

    CGPathAddLineToPoint(path,NULL,screenBounds.origin.x,screenBounds.size.height);

    

    /* Get the context that the path has to be drawn on */

   CGContextRef currentContext = UIGraphicsGetCurrentContext();

    

    /* Add the path*/

   CGContextAddPath(currentContext,path);

    

    /* Set the blue color as the stroke color */

    [[UIColor blueColor] setStroke];

    

    /* Draw the path with stroke color */

   CGContextDrawPath(currentContext,kCGPathStroke);

    

    /* Finally release the path object */

   CGPathRelease(path);  

}


视觉特征-自监督-掩码特征预测【2024-11】:D-JEPA·T2I(通过下一词元预测实现高分辨率图像合成)【相对于D-JEPA的优化:文本条件、流匹配损失、VoPE】 近年来,自回归模型在类别条件图像生成方面展现了卓越的性能。然而,将下一词元预测应用于高分辨率文本到图像生成仍未得到充分探索。在本文中,我们提出了基于连续词元的自回归模型D-JEPA·T2I,该模型在架构和训练策略上均进行了创新,能够在高达4K的任意分辨率下生成高质量、照片级真实感的图像。在架构方面,我们采用去噪联合嵌入预测架构(D-JEPA),同时利用多模态视觉Transformer有效融合文本和视觉特征。此外,我们引入流匹配损失以及所提出的视觉旋转位置编码(VoPE),以实现连续分辨率学习。 阅读详情

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berained
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