LoRA大模型低秩适应微调方法原理解读。

LoRA大模型低秩适应微调方法原理解读。

Stable Diffusion（SD）模型是一种基于Latent Diffusion Models（LDMs）的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图、图生图、等任务中。

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3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络，由OpenAI在2021年发布，是从自然语言监督中学习的一种有效且可扩展的方法。CLIP在预训练期间学习执行广泛的任务，包括OCR，地理定位，动作识别，并且在计算效率更高的同时优于公开可用的最佳ImageNet模型。该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学

DeepSeek-V3及DeepSeek-R1原理解读

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络，由OpenAI在2021年发布，是从自然语言监督中学习的一种有效且可扩展的方法。CLIP在预训练期间学习执行广泛的任务，包括OCR，地理定位，动作识别，并且在计算效率更高的同时优于公开可用的最佳ImageNet模型。该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学