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RSS订阅原创 小白学科研——Diffusion Model 扩散模型笔记
但是这里有出现一个问题，一个纯噪声的图片，就是神经网络也不知道怎么去学习分布来去噪成自己想要的呀？图中每个点符合高斯分布，因为他们分别加上了来自标准正态分布中采样得来的噪声点。主要表示当前图像被破坏的成都，越晚后面越大也是为了之后从右往左开始去噪。，均值可以都认为是0，根据上面分布特性相加得到的分布，均值还是为0，方差为。,一张纯噪声的图片，很难精准的找到这么一个显示的分布一步一步去噪得到目标。不知道，我们的神经网络就是去预测这个噪声。也就是说，在我训练过程中，我也给定。，因此想到了前向过程中的公式来将。
2025-07-31 12:01:09
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原创 数据库学习——数据定义、单表查询
（1）create schema authorization 然而，需要注意的是，并非所有的数据库系统都明确区分“模式”和“数据库”的概念。在某些系统中（如PostgreSQL），模式被用作数据库内部组织对象的一种方式，而在其他系统（如MySQL）中，模式通常与数据库是同义词，即一个数据库就是一个模式。对于支持CREATE SCHEMA语句的数据库系统（如PostgreSQL），你可以使用AUTHORIZATION子句来指定新模式的所有者（即用户名）（2）
2024-09-25 22:35:19
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原创 阅读论文——AudioLDM: Text-to-Audio Generation with Latent Diffusion Models使用潜在扩散的文本到音频的生成模型
介绍：AudioLDM利用用于生成高质量图像的潜在扩散模型(LDM)生成具有连续潜在表征的语音。具体来说，它将基于Mel频谱的变异自动编码器(VAE)与基于对比语言-音频预训练(CLAP)的嵌入条件相结合，实现了高级文本条件下的语音生成。项目官方网站：https://ai-scholar.tech/zh/articles/diffusion-model/audioldm。学习链接：https://ai-scholar.tech/zh/articles/diffusion-model/audioldm。
2024-08-28 22:28:21
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原创 小白读论文——Denoising Diffusion Probabilistic Model 以及 代码理解
下一时刻的图像是由上一时刻的图像加上噪音得到的xtβt×ϵt1−βt×xt−1xtβt×ϵt1−βt×xt−1xtx_txtttt时刻的图像ϵt\epsilon_tϵtttt时刻随机生成的噪声图像βt\beta_tβt:是提前准备好的常数，不同时刻的值不同，随着ttt的增大而增大，因此表明越到后面，加的噪音越多。
2024-08-22 10:18:22
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原创 解决jupyter notebook 无法运行结果以及自动跳转到浏览器
很多友友在使用anaconda启动jupyter notebook是没有响应，需要在命令窗口打开并复制网址才能启动，并且当进行代码运行时，并没有输出运行结果不出意外的话，右侧有一个黑圈圈，将鼠标放上去显示内核正忙。
2024-03-11 11:24:42
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空空如也
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