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Stable Diffusion 项目实战落地：AI照片修复 第一篇 从黑白到彩色：用AI给照片上色的魔法之旅
好啦，经过一番操作，照片从黑白到彩色，经过 ControlNet 和图生图的加持，我们不仅给照片上色，还对细节进行修复，做出了更加完美的效果！大部分时间，我们选择预设样式就好，不需要过多复杂的提示词。但是，稍等，这个效果不一定是完美的——就像是你有了美颜，但有点“过度修饰”。不仅仅是把黑白照片变彩色，更重要的是，我们要让这张照片看起来像是经过精心修复的艺术品！高清修复能让细节更生动，减少不必要的模糊，保证你得到更加真实和细腻的效果。所以，在后续的操作中，别忘了多做实验，调整设置，发现最适合自己的方法。
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信息级联综述：《A Survey of Information Cascade Analysis:Models,Predictions,and Recent Advances》（二）
生成模型通常无需繁重的特征工程，且具有内在可解释性。它们主要依赖时间序列数据，一旦模型准备完成并估计参数，即可实时进行预测。然而，其性能受到质疑，且常易受异常值影响。此外，生成模型通常对固定参数做强假设，这限制了它们的通用性和模型表达能力。再者，为模拟 / 重现级联扩散过程，支配级联成功的复杂底层机制被低估和简化。最后，大多数生成模型与网络无关 —— 即它们未能对可帮助理解信息扩散过程 / 路径的重要结构信息进行建模。因此，尽管生成模型高效且可解释，但在进行精确预测时能力较弱。
AI-AIGC-7744423 
ssf-yasuo
GRIDS: Grouped Multiple-Degradation Restoration with Image Degradation Similarity 论文阅读笔记
这些分布可以保存着，当inference阶段需要选择多专家模型时，可以利用输入图像的SRResNet特征的GGD分布（分成patch），计算和这些degradation分布之间的相似度，来决定选择在哪个degradation上train的模型进行restoration。不过由于前面进行了degradation的分组，所以其实是计算组内GGD的平均，作为组GGD，然后计算输入图像和每个组的组GGD之间的KL散度，最小的那个即为对应组别，可以用对应组别train的模型进行inference。
Fairy要carry
论文阅读：KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation
作者构建了一个含有8000个知识内容的知识集，并拆分成了六个不同类别的数据集，评估了推理效果，指标为ACC和R1（衡量输出和参考答案的相关性）对实体进行标准化的目的类似于：在某个时间点，某种年龄和某种性别的人并发症状可能比较明显，因此我们可以利用实时的外部知识去丰富实体的属性内容。我的想法是将余弦相似度与KL散度，然后利用词典对句子分词，捕获谓语动词评价其词汇的情感，将三者综合起来作为句子与句子之间的相似度。一个具体的人，做了具体的事，怎么样做的。**过程：**结构化信息获取、知识对齐、存储。
xwz小王子 作者推荐
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- 本人毕业于中南大学，人工智能硕博学历，从事软件开发十五年。曾在TDK人工智能研发中心任职，深入探索机器视觉技术，参与图像识别、目标跟踪等项目，成功应用深度学习等前沿技术于实际场景。后加入ATL，专注新能源及新型电力系统研发，主导充电桩电源、双向储能电源、无人机电源等多个重要项目的设计开发，掌握电力拓扑设计、仿真分析等核心技术，结合人工智能与物联网技术提升产品性能。在软件开发方面，本人精通各种编程语言和技术框架，具备出色的软件开发及调试能力。本人紧跟时代步伐，致力于新质生产力领域的研究。愿与志同道合的朋友共学、共享、共成长，共同在新能源、新型电力系统及人工智能与机器视觉领域创造更多价值。
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