通过结合辅助潜在模块和文本嵌入模块，AnyText 能够在多种语言环境下生成清晰、准确的文本，并且可以轻松地集成到现有的扩散模型中，以提高文本的渲染和编辑质量。AnyText 通过一个包含辅助潜在模块和文本嵌入模块的扩散流程实现文本的生成或编辑，可以在图像中无缝整合文本，支持多种语言，是首个针对多语言视觉文本生成的工作。：结合潜在特征和文本嵌入，通过文本控制扩散管道生成或编辑图像中的文本，确保文本

遇到的问题，就是 GPU driver 以及cuda都装完了，pytorch装完之后想试试代码。结果报错，raise AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled”)。

ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory转自：https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/11210038.html错误Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1,

ubuntu完美的nvidia驱动安装方式（ubuntu16+驱动410+cuda10.0） 本人卡 GeForce GTX TITAN X1.卸载驱动并重启电脑:sudo apt-get remove --purge nvidia-*sudo apt-get autoremove #特别重要sudo apt-get install -f #特别重要sudo reboot......

假设有一个训练好的模型，并且我们只想微调部分参数。比如，这里我们只想更新最后一部分的参数：可以看到，这里的模块叫b4。我们可以直接通过获取模块的名字来进行更新：也就是说 只要模块名字包含b4 就会让他跟新网络。对应的optimizer 的设置如下：然后直接训练就行。也可以直接 把这些符合条件的 parameters 加入 list中，并传给 optimizer直接训练就行。##...

PIL,CV2,pytorch的图片维度顺序PIL：img = Image.open(file).convert('RGB')w,h = img.sizeCV2：image = cv2.imread(filepath)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)h, w, c = image.shapepytorch：batch,channel,h,

ubuntu 中卸载pytorch 成功,却依然能够成功导入刚开始的时候觉得很邪门,明明已经删除了pytorch的包,却依然能够导入如下所示conda uninstall pytorchSolving environment: done...Proceed ([y]/n)? yPreparing transaction: doneVerifying transactio...

未运行任何程序，GPU使用率却很高背景，服务器的电脑什么程序也没跑，而且查看显存占用也是0.很奇怪的是，显卡的使用率却很高，如下图所示解决方法：执行命令：nvidia-smi -pm 1将驱动模式设置为常驻内存。问题解决，如下图所示：...

本文介绍了一种名为分布匹配蒸馏（DMD）的新技术，旨在加速扩散模型的图像生成过程，同时保持高质量的输出。DMD通过将扩散模型转化为一步生成模型，极大地提高了生成速度，达到了实时生成的目标。通过最小化真实与生成分布间的KL散度和引入回归损失，DMD能够在加速生成的同时，保证图像的多样性和质量。

生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解近几年的很多算法创新，尤其是生成方面的task，很大一部分的文章都是结合GAN来完成的，比如，图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github: http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文： https://arxiv.org/abs/14