Diffusion Models图中：为图像，为采样自正态分布的噪音扩散模型**是受非平衡热力学的启发。它们定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流动模型不同，扩散模型是用固定的程序学习的，而且隐变量具有高维度。训练阶段，是在图片中添加噪声，给网络输入这一张添加噪声的图片，网络需要预测的则是添加的噪声。使用阶段，由随机生成的
一、Bayes理论为了最小化决策风险，首先获得后验概率P(c|x)。通常有两种方法：1、判别式模型（discriminative models）：给定x，通过直接建模P(c|x)来预测c。2、生成式模型（generative models）：先对概率分布P(x,c)建模，再由此获得P(c|x)。对生成式模型来说，必然有：基于贝叶斯定理，其中，P(c)是“先验(prior)”概率，P(x|c)是样本
傅里叶变换傅里叶变换的本质就是变换，该变换与basis有关。傅里叶变换的本质，就是把一个空间中的信号用该空间中的某个basis的线性组合表示出来。basis：指的是空间里一系列线性独立的向量，而这个空间中的任何其他向量都可以由这些线性独立的向量表示，信号用该空间的某个basis的线性组合表示出来。因此basis的选取非常重要，因为basis的特点决定了具体的计算过程。所有的basis我们都希望它们
说明：本系列博文是我自己研究生课题，采用做一步记录一步，在论文答辩结束或者机器设计结束之后才会附上源代码！ 自从装好相机和设计好机械结构之后就没有继续进行下一步，这段时间花了三四天继续上次任务进行，建议使用线阵相机做项目的人一口气做完，不然断断续续又忘记了。 上篇博文说到了Basler和Matrox的安装，以及如何查看matrox的源码，这篇博文接着往下说--->>&g
关于扩散的研究是很重要的，例如粒子的扩散 热量的扩散等等，扩散现象为什么会发生而且不可逆？这是和热力学第二定律有关系的。扩散分为稳态扩散和非稳态扩散。所谓稳态扩散是指单位时间通过和扩散方向垂直的扩散通量不随时间变化而变化，非稳态扩散通量随时间变化而变化。研究扩散首先得知道扩散速率问题。生理学家Fick最早研究了并提出了他的著名的两个定律（注意定律与定理的区别） 
转载
2023-07-23 13:32:11
290阅读
相机选型1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间1.2 帧率：1.3 分辨率：1.4 增益1.5 靶面尺寸1.6 和镜头的接口：C/CS1.7 输出接口1.8 白平衡相机选型 1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间全局曝光（帧曝光） 行曝光（滚动曝光）。 曝光时间×运动速度×放大倍率≤1个像元大小 （产生拖影的极限条件）。1.2 帧率：1秒钟拍照次数。 曝光时间越长，帧
文章目录扩散模型Diffusion Model 【质量提升2.0】【扩散模型】一.扩散模型简介二.前向扩散简介三.逆向扩散简介四.目标函数 一.扩散模型简介其最早出现在2015年，是生成模型的一种，目前占据主流的扩散模型多基于2020年提出的DDPM。其主要由正向扩散、逆向扩散两个过程组成的。其基本工作流程是，扩散模型在正向扩散阶段对数据（图像）逐步施加噪声，直至数据（图像）被完全破坏成高斯噪声
写在前面的一些话因为自己项目需要，以及总是听说扩散模型，所以自己去b站看了视频，尽量写的通俗易懂，致力于高效省时的帮助大家搞明白扩散模型的原理，让小白也能读懂这篇论文 注意！！文章可能涉及比较多公式，但不要害怕！！结合我的说明，看懂没问题的，一步步来！不要着急，不要跳步！如果有错误，欢迎指正！有什么问题欢迎在评论区讨论！简述最近经常听说扩散模型，甚至可以打败GAN。回顾GAN，我们需要同时训练生成
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连（C++）Baumer工业相机Baumer工业相机的掉线自动重连的技术背景通过PnP事件函数检查Baumer工业相机是否掉线在NEOAPI SDK里实现相机掉线重连方法：工业相机掉线重连测试演示图Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连的优势Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机
Basler usb SDK安装在opencv采集图像
近期，入手一台baslerUSB接口的CCD相机，但是貌似之前图像采集的编程无法调动其摄像头，在网上搜了一下，大家的说法就是安装它的SDK文件包，并且调用它内部函数编写代码。其实新版的Basle相机驱动可执行文件就已经包含SDK库。安装好它的驱动，你可以在你安装的位置看到下面这两个文件：appli
目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB源码%******************************************************************
%订阅用户可以获得任意一份完整代码，私信博主，留言文章链接和邮箱地址，
%一般第二天下午4点前会将完整程序发到邮
由于雾霾问题，全社会都很关注空气质量，政府也花了很多钱力图改善空气质量。我们作为城市市民经常要问：我们城市的空气质量到底怎样？这几年我们城市的空气质量是在改善还是恶化？我们城市的空气质量与其他城市相比，是更好还是更差？官方媒体一般都是说：我们的空气质量在改善，但有数据证明吗？官方数据可信吗？我们心存疑虑。所以，作为数据狗，还是自己动手吧。PM2.5是最近几年特别热议的空气质量指标，这要归功于美帝大
高斯散度定理 本文是介绍微积分学中的一种向量分析。关于电磁学中与电通量有关的定理，详见“高斯定律”。 高斯公式，又称为散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。散度定理可以用来计算穿过闭曲面的通量，例如，任何左边的曲面；散度定理不可以用来计穿过具有边界的曲面，例
前言生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模
扩散模型（diffusion model）扩散过程对初始数据分布~q(x)，不断添加高斯噪声，最终使数据分布变成各项独立的高斯分布。前向扩散过程的定义（马尔科夫链过程）通过重参数化技巧，可以推导出任意时刻的，无需做迭代其中；参数重整化体现为中，为两个正态分布叠加，可以重参数化为每个时间步所添加的噪声的标准差给定，且随t增大而增大每个时间步所添加的噪声的均值与有关，为了使稳定收敛到由可得随着不断加噪
前言 最近 AI 绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model（扩散模型），虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识，但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 作者丨梁德澎 什么是 Diffusion Model前向
扩散模型与其他生成模型什么是扩散模型扩散模型的简介生成建模是理解自然数据分布的开创性任务之一。VAE、GAN和Flow系列模型因其实用性能而在过去几年中占据了该领域的主导地位。尽管取得了商业上的成功，但它们的理论和设计缺陷（棘手的似然计算、限制性架构、不稳定的训练动力学等）导致了一类名为“扩散概率模型”或DPM的新型生成模型的开发。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观察结果的模型。近年来，
目录开发环境1 加载相关第三方库2 加载数据集3 确定超参数的值4 确定扩散过程任意时刻的采样值5 演示原始数据分布加噪100步后的效果6 编写拟合逆扩散过程高斯分布的模型7 编写训练的误差函数8 编写逆扩散采样函数（inference过程）9 开始训练模型，并打印loss及中间重构效果10 动画演示扩散过程和逆扩散过
转载
2023-08-30 11:03:21
146阅读
概述 概述介绍理论历史和方法显微镜中的PSF天文学中的PSF眼科的PSFReferences 点扩散函数（point spread function (PSF) 以下均使用PSF缩写）描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。PSF的一般术语就是系统响应，PSF是一个聚焦光学系统的冲击响应。在大多情况下，PSF可以认为像是一个能够表现未解析物体的图像中的一个扩展区块。函数上讲，PSF是成像系
一、创意开发及工具1.1概念生成、发展、交流新创意的创造性过程创意是想法构思的基本要素，它可以是形象化的、具体的或抽象的创意开发包括创造解决消费问题的解决方案的所有流程1.2阶段作用早期产生初步的产品概念中期用于解决实施问题后期用于规划上市1.3寻找创意的方法方法驱动、技术驱动、竞品驱动、问题驱动1.4两种思考方式发散思维（头脑风暴）：不走寻常路、以创造型的创造力为中心（寻找创意和机会）收敛思维/
