Diffusion 扩散原理 生成模型的目标是：给定一组数据，构建一个分布，生成新的数据 一种思想是，从一个简单的分布开始（如果高斯分布），将其转化到目标分布 扩散模型正是这样的框架，将一个复杂抽样，转化为一系列简单抽样。其核心就是学习反转很多中间步骤会更简单 高斯扩散 Gaussian Diffusion 对于一个满足目标分布（尽管这个分布当下还是未知的）的随机变量$x_0$，我们为他...

模型训练笔记 记录在模型训练中常用到的东西 Tensorboard Tensorboard是一个用于监控训练过程的UI 安装 pip install tensorboard 启动 找到训练的log文件夹，找到一个形如events.out.tfevents.xxxx.xxx.xxx.x的文件，运行 tensorboard --logdir=log/xxxx --port=7861 会启动一...

WSL 深度学习环境搭建 Win11，N卡 很多人只有一台Windows电脑，装双系统很麻烦，尤其是一个有N卡驱动的Linux，而WSL2环境搭建非常方便 之前有写过一篇Linux入门，但是内容记的太杂了，这里精简一下 安装WSL2 在Windows Terminal（如果没有，去微软的store中下载）中输入 wsl --install 默认会安装一个最新的Ubuntu 安装GCC...

强化学习 跟同事聊了一会强化学习做AI游戏，感觉难度很大很麻烦，遂断更 游戏的奖励频率过低，电子游戏很难像围棋那样计算每一步的收益，就像训狗一样，你让狗坐下给一次奖励，训练效果会很好，但让狗做非常多复杂的组合动作再给一次奖励，就很难训练 数据难以收集，AI玩游戏通常是现有一个游戏，再去做AI，这些AI公司一般都没有与游戏公司合作，于是难以拿到原始的状态同步信息，只能抓取屏幕提取参数，难以...

OpenAI API 我这里使用的Step开放平台，其API与OpenAI兼容 Python可以使用openai库轻松调用一些大模型服务，对Agent工程师来说非常有用 对话 from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="xxxxx", base_url="https://api.stepfun.com...

ControlNet ControlNet是在Stable Diffusion模型上添加辅助模块，添加额外条件来控制AI绘图过程 ControlNet将SD模型复制两份，一份锁定，一份使用额外数据进行微调，最后将两份合并绘图。于是我们可以使用少量图片实现微调，同时保持SD数十亿张图的训练效果 参数介绍 运行你的SD，在浏览器打开xxx:port/docs即可查看SD的Fast API ...

AI 常用术语 刚刚加入AI公司，听组会听的头都大了，沟通过程中很多术语都不了解，于是简单学习记录一下 机器学习 任务 回归（Regression）：预测连续型变量的值，如股票预测 分类（Classification）：预测离散型变量的类别，如图像分类 聚类（Clustering）：将数据划分为不同的组别，使得组内的相似性最大化，组间的相似性最小化，例如客户细分、图像分割 降...

PyTorch学习记录 PyTorch是一个Python机器学习框架 基础语法 张量 Tensors Tensors很像矩阵、向量，在PyTorch中使用Tensors编码输入和输出 构造 import torchimport numpy as np# 直接构造data = [[1, 2],[3, 4]]x_data = torch.tensor(data)# 使用numpy array...