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编码器图片前沿信息_编码器图片工作原理(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

编码器图片

google下载图片默认jpg格式 𐟓𘠇oogle推出了一个全新的图像文件格式——Jpegli。与传统JPEG相比，Jpegli不仅更快、更高效，而且图像质量更高，还能节省存储空间。 𐟔砊pegli是一个JPEG编码库，具备可互通的编码器和译码器。这意味着，使用Jpegli编码的图像可以与现有浏览器或图像查看工具中的译码器兼容。 𐟓‰ 根据Google的解释，Jpegli图像编码器通过适应性量化减少了杂噪，提高了图像质量。换句话说，Jpegli可以在保持相同视觉质量的情况下，通过重新编码用户的影像内容，比传统JPEG更有效地压缩图像，从而节省带宽和存储空间，并加快网页速度。 𐟌Ÿ 此外，Jpegli还将使图像看起来更加清晰，失真更少。传统JPEG编码解决方案对每个色彩成分进行8-bits编码，而Jpegli则对每个色彩成分进行10-bits或以上的编码。而且，Jpegli不会使用额外的运算资源。 𐟚€ Google计划将Jpegli档案应用在网页上，使用户在加载网页时能够享受更快的速度。Google已经发布了Jpegli的完整原始码，有兴趣的朋友可以在GitHub查看和使用。

𐟎褸€分钟掌握SD图片生成魔法 𐟔 你是否好奇SD图片是如何生成的呢？接下来，我们将用一分钟的时间为你揭秘！ 𐟌ˆ 首先，通过一个神奇的文本编码器（CLIP），我们将输入的提示词转化为文本特征。这个编码器不仅提取文本特征，还与图像编码器一同训练，来提升文本与图片的匹配度。 𐟎蠦Ž姝€，变分自编码器（VAE）开始发挥作用。它的编码器将图片数据进行压缩，这样不仅能减少训练和预测的时间，还能节省算力。图片被压缩到潜在空间后，扩散模型训练就在这里进行。而解码器则负责将潜在空间的图片数据转换回像素空间。 𐟒�œ€后，噪声预测器（Diffusion Model）闪亮登场。它主要通过U-net模型工作，处理的是经过VAE压缩后的图片数据。在潜在空间中，通过加噪和去噪两个阶段，结合文本编码器提供的文本特征，图片生成的过程就完成了。加噪/去噪的次数，就是我们常说的迭代次数。 ✨ 现在，你是否对SD图片的生成原理有了更深入的了解呢？这个过程虽然复杂，但每一步都充满了魔法的魅力！

𐟎好•制GIF动图教程𐟓𘊰ŸŽ‰准备好录制GIF动图了吗？跟着以下步骤，轻松上手！ 1️⃣ 首先，打开ScreenToGif软件，点击页面上方的“录像机”图标开始录制。 2️⃣ 在页面下方，你可以调整帧速率和图像框大小，然后点击“开始录制”，动态图片录制就开始啦！𐟎劊3️⃣ 录制过程中，别忘了查看文本框左上角的帧数记录，确保录制内容完整。 4️⃣ 录制完成后，点击右下角的“停止录制”按钮，然后页面会自动跳转到编辑页面。𐟎芊5️⃣ 在编辑页面，你可以对录制的动态图片进行各种编辑操作，让图片更加完美！ 6️⃣ 编辑完毕后，选择“另存为”，为你的GIF动图起个名字，然后点击“保存”。𐟒𞊊7️⃣ 接下来，编码器会对你的动态图片进行编码和压缩。稍等片刻，你的GIF动图就生成啦！𐟎‰ 8️⃣ 最后，到保存位置查看你的GIF动图，是不是很有趣呢？现在就可以分享给你的朋友们啦！𐟘„

Kolors：新方案，无CLIP生成图 Kolors 模型采用 GLM3 和 SDXL 架构，专注于文本生成图像的任务。与大多数使用 CLIP 模型作为文本编码器的模型不同，Kolors 创新地采用了高质量的大语言模型，证明了无需图文匹配训练的文本编码器也能产生卓越的效果。例如，在处理概念混淆的问题上，如“橘色帽子红色围巾绿色衣服的女生”与“深绿色帽子蓝色毛衣黑色外套的男生”，Kolors 模型表现出了显著的改善。 Kolors 的训练过程分为两个阶段：概念学习阶段和美学提升阶段。理论上，概念学习阶段在低分辨率下进行，而美学提升阶段则在高分辨率下进行。通过参考 DALLE-3 的方式，Kolors 对图像采用 cogvlm-chat 进行 recaption，从而提供更详细的 prompt，以加强模型对复杂图像和文本的理解。为了提升对中文的理解，Kolors 模型对 5 万个常用汉字生成了千万级的人工合成图片，并利用 OCR 和 MLLM 对海报等富文字载体生成了百万级图文对。这些数据有助于模型更准确地生成中文汉字。值得注意的是，这些人工合成图片仅在概念学习阶段使用。在美学方面，Kolors 模型人工标注了一批 1-5 级别的图像，并训练了一个模型来筛选出百万张 5 级美学图像进行微调。由于高分辨率图像和低分辨率图像加噪不均，高分辨率图像在加噪后存在低频分量，生成图像时从纯噪声开始。因此，为了提升高分辨率图像的生成效果，作者提出将 DDPM scheduler 的 T 从 1000 增加到 1100。

𐟓–CLIP模型：多模态学习新基石 𐟤– CLIP模型，OpenAI的杰作，正重新定义计算机视觉与自然语言处理的边界。 𐟔 那么，CLIP是如何运作的呢？它通过捕捉文本与图像间的共通之处，将两者映射至同一维度空间。这仿佛给AI赋予了“翻译”能力，使其能解读图片与文字的深层联系。 𐟓š 训练时，CLIP利用大量文本与图片数据，通过word2vec等技术将文字转化为向量，同时将图片分割并转化为向量。接着，利用编码器如transformer模型（CLIP原型使用简单感知机）将这些向量转换为特征向量。 𐟔⠤𙋥Ž，CLIP采用巧妙方法，将两个特征向量平均，为每个文本或图片生成一个唯一向量。关键步骤在于将文本和图像的向量投影至同一二维空间，从而进行比较。 𐟤 通过矩阵乘法，CLIP计算出每对文本和图像的相似度，并利用Softmax函数生成相似度矩阵。最后，通过损失函数衡量模型预测与实际匹配的差距，并利用反向传播更新模型参数。 𐟌Ÿ CLIP模型的崛起，不仅代表了技术的一大飞跃，更为多模态学习领域开启了新的篇章，充满了无限可能。

macOS新版本，HDR大升级！ macOS Sequoia在HDR照片支持方面取得了显著进步。虽然macOS Monterey已经能够处理HEIF（文件后缀为.HEIC）、AVIF和JPEG XL等新格式，但在处理TIFF、PNG和JPEG等传统格式时，预览可能正常，但双击打开后却无法正常显示。这一问题在macOS Sequoia中得到了解决。此外，HEIF编码器现在支持10位色深，这对于编辑HDR照片至关重要，也更符合Apple的生态系统。用户在更新到macOS Sequoia后，可以在Lightroom Classic中调色并导出HDR照片为TIFF格式。然后在访达中选中这些文件，通过辅助点按并选择快速操作中的“转换图像”来批量将图片转换为10位HEIF格式，最后保存到NAS上。这一改进使得用户能够更高效地处理和管理HDR照片，提升了整体体验。

SD高清扩图指南：一步步教你搞定4K 𐟧 基本思路：通过结合「Tiled Diffusion」和「Tiled VAE」在「图生图」中进行高清扩图，以节省显存。 𐟑㠦•𔤽“步骤：每次以2倍、1.5倍或更低的目标分辨率，将512分辨率的图逐步扩大到4K分辨率。 𐟗𚯸 主要步骤： ❶ 将原图放入「图生图」中，并进行基本扩图配置。重点设置「重绘幅度」，如果不想对原图进行过多修改，可以保持在0.1～0.2。 ❷ 开启「Tiled Diffusion」选项卡并进行设置。特别注意「放大算法」，推荐使用「4x Ultrasharp」。 ❸ 开启「Tiled VAE」选项卡。如果出现显存不足，需要下调「编码器分块大小」。如果图片分辨率很高，则开启「快速编码器颜色修复」。

DeepSeek来了，他开源了一款统一的多模态理解和生成的模型：Janus 1.3B Janus核心是可以同时理解和生成文字、图像，它可以看懂图片和文字，还能根据描述画出图片来它将视觉编码分为两个独立路径，一个用于理解图像，另一个用于生成图像，这种设计可以缓解理解和生成任务对视觉编码器的不同需求所带来的冲突 github：网页链接模型：网页链接「DeepSeek」「DeepSeekJanus」「LLM」

DeepSeek 开始搞多模态了。「ai」开源了一个多模态理解和生成一体的模型 Janus，既可以理解图片内容又可以生成图片。 Janus的核心创新是将视觉编码分为两个独立的部分:一个用于多模态理解,一个用于图像生成。这种解耦设计可以缓解理解和生成任务对视觉编码器的不同需求所带来的冲突,从而在两种任务上都实现更好的性能。它采用统一的自回归变换器架构来处理不同模态的输入。模型下载：huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B

8种神经网络结构详解，快速上手深度学习！深度学习中，八大神经网络是核心组成部分。以下是这些网络的基本概念和典型应用： 𐟌ˆ1. 卷积神经网络（CNN）：CNN主要用于图像和空间数据处理，通过卷积层和池化层捕捉图像的局部特征。它广泛应用于图像分类和物体检测，典型的网络结构包括LeNet、AlexNet和VGGNet。 𐟌ˆ2. 递归神经网络（RNN）：RNN适用于处理序列数据，如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据，能够捕捉序列中的时间依赖性。典型的网络结构包括LSTM和GRU。 𐟌ˆ3. 生成对抗网络（GAN）：GAN包含生成器和判别器，通过竞争的方式生成逼真的图片、视频等。典型的网络结构包括DCGAN和CycleGAN。 𐟌ˆ4. 自动编码器（AutoEncoder）：AutoEncoder是一种无监督学习网络，通过编码器和解码器实现数据的压缩和表示学习。它可用于降维和去噪等任务。 𐟌ˆ5. 图神经网络（GNN）：GNN专门用于处理图数据，可以学习节点和边的表示。它直接对图结构数据进行操作，提取特征用于图相关的任务，如社交网络分析。 𐟌ˆ6. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种循环神经网络的变体，专门用于解决长序列任务。它通过门控机制控制信息的流动，有效地缓解了梯度消失和爆炸问题。 𐟌ˆ7. 人工神经网络（ANN）：ANN是神经网络的基本形式，由神经元、权重和激活函数组成。它通过对输入数据的加权求和和激活函数运算得到输出，实现数据的映射和分类等任务。 𐟌ˆ8. 变换器（Transformer）：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络，用于处理序列数据，如自然语言文本。它通过自注意力机制捕捉序列中的依赖关系，实现了高效的并行计算和长距离依赖建模。这些神经网络在各自的领域都有广泛的应用，并且随着研究的深入，新的神经网络结构和变体不断涌现，为人工智能的发展提供了强大的支持。

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