Pola是什么?

 

 

Pola是什么?

  Pola是即拍即现,一次成像相机。1947年,美国人发明了一次成像胶片,并由宝丽来公司生产出一次成像的拍立得相机。这一发明,使得旅游者的摄影变得非常方便,而不用受当时还非常不普及的冲洗服务的影响。

  这种照相机用特种胶片,拍摄后立即自动冲洗。在拍摄后从相机中拉出或自动弹出的已经是冲洗好的照片。拍摄者即拍即现可以看到刚拍摄的效果。

  Pola同LOMO相比来的更加直白,也许长久以来Pola更多的是用在各旅游景点的留影处。但它却不乏人文气质,Pola诞生之初,全球追捧者众多,其中最著名的Fans是当代艺术家安迪 沃霍尔。

  如今玩Pola的人说,玩Pola就是为了及时分享拍摄带来的快乐。Pola最吸引人之处也在于此。

  每当和朋友们在一起时,欢笑、泪水、感动、兴奋时,无不想把这些精彩瞬间记录下来,并及时去分享和回味这份感受。Pola的即拍即现正好符合分享的要求。

SX-70――Pola的回归 

 

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SX-70系列是拍立得发展史上最佳的专业单眼相机,在SX-70发明前,宝丽来相机是采用拉纸式的,就是按快门后,拍摄者要自行从相机中拉出宝丽来,然后撕开相底,这才能看到相片,但SX-70却是一按快门后,相片便会自动「吐出」,而且它可以做到『刮相』等特别效果。」是宝丽来最辉煌的一刻,可惜后来公司因无法清还巨额债务而不得不申请破产保护,加上数码相机迅速发展,宝丽来「即影即有」的历史任务渐渐地式微,然而却在几部电影如[情书] 以及MTV中再度唤起人们的记忆, 喜欢宝丽来的人,就是喜欢一种对颜色的感觉,以及一按快门,相片便实时显现的独特效果所带来快感乐趣。

「很多人玩宝丽来,就是很喜欢这种实时的效果,而且在聚会场合有着一台拍利得胜过在好的专业相机。」另外是有相片上所呈现的非一般颜色,也是「莱迷」钟情之处,「一般相机的菲林颜色可以做到很传真的效果,但宝丽莱显影的颜色却很不同,即使是拍摄同一种鲜红色,但显影的效果跟菲林色很不同。」

其实宝丽来即拍即有已经成为一种美学一种文化,也因为它所拍出来的相片颜色温婉有Mood,不是一般硬光硬闪灯拍出来的僵硬,加上它还可以调校焦点,无形中 "一般傻瓜机又多了一层距离的感觉, 拍摄时多了 另一份玩味。

目前因为sx-70早已停产,剩下的坏一台就少一台了,所以广为收藏家及艺术家或是设计人员收藏。

数位时代,任何产物都可经由一再复制获取你想要的任何东西,数位充斥我们的四周,方便我们的生活,但这真是好事?类比时代的东西依然迷人,我喜欢底片摄影,那种扎实光影结合的作品。 

 

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### POLA注意力机制概述 POLA(Patch Overlap Local Attention)作为一种改进的注意力方法,旨在解决传统窗口化注意力机制中存在的信息丢失问题[^2]。具体来说,Swin Transformer采用的偏移窗口方案需要两个独立的注意力块来传递跨窗口的信息,从而造成一定的信息流失。而POLA通过在一个单一结构内部实现了窗内与窗外特征的有效融合,减少了此类损失。 #### 改进之处 相比于传统的逐像素重叠注意力机制,POLA具备显著的优势: - **更低的计算资源需求**:相较于每像素处理的方法,POLA能够大幅降低内存占用。 - **高效的平台支持**:该算法能够在当前主流的深度学习框架上得到良好优化和支持。 - **更高的性能表现**:基于补丁级别的特征排列有助于提升模型的整体效果。 #### 实现细节 为了更好地理解POLA的具体实现方式,下面给出一段简化版Python伪代码用于描述其核心逻辑: ```python import torch.nn.functional as F class POLALayer(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads # 定义查询、键和值投影层 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) def forward(self, x): B, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv.unbind(0) # Make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) # 计算并应用注意力权重 attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x ``` 此段代码展示了如何构建一个基本的POLA层,其中包含了多头自注意机制的关键组件——即查询(query),键(key), 和 值(value) 的定义及其交互过程。
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