转自：://blog..net/panda1234lee/article/details/60960846 算法较简单，首先来看 Base color 部分： 就是将对事先准备好的三张纹理进行线性插值，其中 Mask 为遮罩纹理 接着再来看 Emissive Color 部分: 算法
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2017-11-13 12:01:00
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Glow即辉光效果现在已成为3D图形中一个引人注目的特效.本文主要介绍如何使用GLSL实现一个典型的GLow效果. 实现步骤:1.渲染整个场景到一个祯缓冲区中 2.将场景中需要进行GLow处理的物体绘制第二个FBO纹理A中 3.在FBO纹理A和B之间进行横和纵"高斯"过滤 4.将进行过GLow处理后的FBO纹理A与祯缓冲区中的场景图像以glBlendFunc(GL_ONE,
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2017-02-27 09:32:00
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Glow即辉光效果现在已成为3D图形中一个引人注目的特效.本文主要介绍如何使用GLSL实现一个典型的GLow效果. 实现步骤:1.渲染整个场景到一个祯缓冲区中 2.将场景中需要进行GLow处理的物体绘制第二个FBO纹理A中 3.在FBO纹理A和B之间进行横和纵"高斯"过滤 4.将进行过GLow处理后的FBO纹理A与祯缓冲区中的场景图像以glBlendFunc(GL_ON
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2014-06-24 17:55:00
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先看tflearn 官方的：from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import tensorflow as tf
import tflearn
原创
2023-05-31 10:37:42
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关于自编码器的原理见另一篇博客 ： 编码器AE & VAE这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。 1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组
VAE 模型是一种有趣的生成模型，与GAN相比，VAE 有更加完备的数学理论（引入了隐变量），理论推导更加显性，训练相对来说更加容易。VAE 可以从神经网络的角度或者概率图模型的角度来解释。VAE 全名叫 变分自编码器，是从之前的 auto-encoder 演变过来的，auto-encoder 也就是自编码器，自编码器，顾名思义，就是可以自己对自己进行编码，重构。所以 AE 模型一般都由两部分的网
编辑｜深蓝学院论文提出了PVO，这是一种新的全景视觉里程计框架，用于实现场景运动、几何和全景分割信息的更全面建模。提出的PVO在统一的视图中对视觉里程计（VO）和视频全景分割（VPS）进行建模，这使得这两项任务互惠互利。具体来说，在图像全景分割的指导下，在VO模块中引入了全景更新模块。该全景增强VO模块可以通过全景感知动态mask来减轻动态目标在相机姿态估计中的影响。另一方面，VO增强型VPS模块
《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
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2023-08-07 15:30:14
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总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
## 实现 VAE（Variational Autoencoder）的步骤和代码解析
### 1. 介绍
在开始之前，让我们先简要了解一下 VAE（Variational Autoencoder）。
VAE 是一种生成模型，它结合了自编码器（Autoencoder）和变分推断（Variational Inference）的思想。VAE 可以用于学习数据的潜在表示，并用于生成新的数据样本。
原创
2023-08-16 16:29:06
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作者：冯永曜对一个对象使用“glow”滤镜后，这个对象的边缘就会产生类似发光的效果，这种效果在PHTOSHOP中做起来都比较麻烦，而在DW3中用CSS的“glow”滤镜来制作却是如此地简单，而且节约不少字节。 “glow”滤镜只有两个参数，一个是“color”是指定发光的颜色，可用十六进制的颜色代码来设定，如#FF0000（表示红色）；另一个参数是“strength”则是表示发光的强度，可以从1到255之间的任何整数来指定这个发光强度，也可简单地理解为光芒的长度。下面我们来做几个应用实例。一、发光的文字 请看下面的效果图： 图1 “glow”滤镜加载到文字上的效果 上面这种效果不错吧？
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2004-11-04 09:50:00
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import osimport tensorflow as tfimport numpy as
原创
2021-01-31 14:39:57
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原文链接：://.gwylab.com/note-vae.html 讲的真的很好。理解VAE原理需要很多概率论相关的知识。这篇文章以VAE的构成顺序出发解释了各个部分需要用到的数学知识。 ...
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2021-07-28 21:17:00
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# PyTorch VAE实现
## 介绍
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，可用于从高维数据中学习潜在表示，并生成具有相似特征的新样本。在本文中，我们将使用PyTorch实现一个简单的VAE模型。
## 变分自编码器
VAE是一种概率生成模型，由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，而解码器则从潜在空
原创
2023-10-17 16:07:32
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## 教你如何实现"VAE pytorch 库"
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在PyTorch中实现变分自动编码器（VAE）库。首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
pie
title VAE PyTorch 实现流程
"数据准备" : 20
"构建VAE模型" : 30
"定义损失函数" : 20
"优化器设置" : 20
"训练模型" : 30
```
# 变分自编码器（Variational Autoencoder）简介
## 引言
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据分布的表示。它是由自编码器（Autoencoder）发展而来的，通过引入隐变量（latent variable）来提高模型的表达能力。VAE结合了无监督学习和生成模型的优点，广泛应用于生成图像、文本等领域。
原创
2023-08-01 00:52:18
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本文主要介绍了一种在姿态估计任务中引入 VQ-VAE 来约束姿态特征空间的方法。另外本文的官方代码是基于 MMPose 做的，也欢
目录1、 章节3.13.2节中dropout函数的从零实现2、 章节3.16.4 模型训练3、 章节12. 7 torchtext.vocab.Vocab()类型附录1、用到的数据集 最近在学习Dive-into-DL-pytorch1.0v，其中某些章节存在错误，尝试将问题记录于此，便于自己以及他人查阅，如有错误欢迎大家指正交流。 另外，本人在看到1.0v结尾处时才发现2.0v，强烈推荐2.0
效果如下：（由于对上传图片大小有限制，所以GIF截图质量下降严重）算法较简单，首先来看 Emissive color 部分：就是将对实现准备好的三张纹理进行线性插值，其中 Mask 为遮罩纹理接着再来看 Emissive Color 部分:算法也很简单，即随着时间的变化，经过变化的常量颜色和遮罩纹理进行线性插值，然后结果传入 Emissive Color总览图最后，附上 UE4 自动生成 HLSL
原创
2021-12-22 10:36:19
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近期看论文要用到VAE，看了很多资料，有这样一种感觉，要么过度过于偏向数学原理，要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合，以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。1 解决问题VAE是变分推断（variational inference ）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型，其概率图模型和深度学习有机结合，近年来比较火热。VAE可以用于但不局限于降维信息检索等任务
