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谷歌推出新的文本生成图像模型“Muse”,声称性能为同类最佳

自 2021 年初以来,AI 领域推出大量基于文本到图像的模型(例如 DALL-E-2、Stable Diffusion 和 Midjourney 等)。近日,谷歌也公开了一款名为“Muse”的基于文本生成图像的模型,声称可以实现最先进的图像生成性能。 下图均为 Muse 的基于文本生成的图像 一群鱼在海里拼成“MUSE”字样 嘴里叼着“MUSE”牌子的威尔士柯基 带有“Muse”的拿铁咖啡 壁炉中的火焰呈现“MUSE”字样 Muse 在离散标记空间中接受掩蔽建模任务的训练:给定从预训练的大型语言模型 (LLM) 中提取的文本嵌入,训练 Muse 以预测随机掩蔽的图像标记。使用预训练的 LLM 可以实现细粒度的语言理解,转化为高保真图像生成以及对视觉概念(例如对象)的理解,比如空间关系、姿势、基数等。 总体来说,MUSE 的优势在于其 FID 和 CLIP 分数更高、生成效率比其他同类模型快得多,且支持开箱即用的蒙版编辑功能(即支持通过蒙版继续编辑已生成的图片)。 分数更高:MUSE 模型获得了出色的 FID 和 CLIP 分数,可定量衡量图像生成质量、多样性和与文本的对齐情况...

如何向欧拉操作系统社区提交一个好 PR?

什么是 PR?借用知乎上的一个回答:用类比的方法来解释一下 pull reqeust。想想我们中学考试,老师改卷的场景吧。你做的试卷就像仓库,你的试卷肯定会有很多错误,就相当于程序里的 bug。老师把你的试卷拿过来,相当于先 fork。在你的卷子上做一些修改批注,相当于 git commit。最后把改好的试卷给你,相当于发 pull request,你拿到试卷重新改正错误,相当于 merge。 pull request 简称为 PR,在不同的系统中 PR 有不同的名字,有些系统中使用 MR 即 merged request 来表示 PR。 以 Gitee 为例,一个 PR 由以下几部分:标题、内容以及其评论、提交的代码和文件组成。 为什么说 PR 很重要? 首先,PR 是质量保证体系的基石。因为 PR 是真正合入代码,合入更新的入口,直接影响到项目最终交付件的质量。 其次,PR 是大规模协作开发的基石。欧拉社区的协作是在一个互不相见的“虚拟世界”,PR 几乎是大家交流最重要的通道了。是一种“交流”的语言。 最后,由于社区不会删除任何的 PR,每一个 PR 都记录在历史中,是社区文化的传...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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