生成模型 G 捕获数据分布，生成模型的任务是尽量使得判别模型犯错生成模型是要对整个数据的分布进行建模，从而能够生成各种分布。分布是一个一般化的词，在统计学的眼里，整个世界是通过采样不同的分布得到的，所以想要生成东西，目的就是要去抓住整个数据的分布。判别模型 D 估计样本来自训练数据而不是G的概率。

DenseBlock中的非线性组合函数采用的是BN+ReLU+3x3Conv的结构。

综合来说，拉伸和偏移参数允许网络自适应地调整标准化后的特征，使得网络能够更好地适应不同的数据分布和任务需求，从而提高模型的性能和泛化能力。动量参数控制着对当前批次计算得到的均值和方差与之前计算的指数移动平均的均值和方差之间的权衡。B：批次大小，C：通道数/特征数，H：高度，W：宽度，L：顺序。

一般在反向传播时，都是先求loss，再使用loss.backward()求loss对每个参数 w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。但是只有标量才能执行backward()函数，因此在反向传播中reduction不能设为"none"。NumPy 是 Python 语言的一个第三方库，支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。机器学习涉及到大量对数组的变换

DeepFloyd IF：能够绘制文字的 AI 图像工具之前的 Stable Diffusion 和 Midjourney 都无法生成带有文字的图片，而文字都是乱码。DeepFloyd IF，这个文本到图像的级联像素扩散模型功能强大，能巧妙地将文本集成到图像中。DeepFloyd IF的优点是它能够生成高度真实的图像，并且具有很强的语言理解能力。它使用大规模数据集进行训练，这使得它能够生成高质量的

定义多头自注意力机制中的线性变换操作（在自注意力机制中，需要将输入的特征向量通过线性变换映射到不同的空间中，以便进行多头注意力的计算。将向量拆分为给定数量的头部，以获得多头注意。'''d_model：模型输入的特征维度；heads：注意力机制中的头数；d_k：每个头部中以向量表示的维度数；bias：是否使用偏置项'''#线性变换的线性层，输入为d_model，输出为heads*d_k'''

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LaMa方法的提出背景：现代图像修复技术主要受阻于大缺失区域、复杂几何结构和高分辨率图像，主要受阻原因是修复网络和损失函数都缺乏有效的感受野。LaMa方法的核心思想：使用快速傅立叶卷积 fast Fourier convolutions (FFCs)来增大感受野，最终形成large mask inpainting (LaMa)。LaMa的主要组成部分：一种新的使用快速傅里叶卷积的修补网络，具有图像

图生图任务在输入本文的基础上，再输入一张图片，SD模型将根据文本的提示，将输入图片进行重绘以更加符合文本的描述。inpaint是Stable Diffusion仅重绘图像部分的技术，将画面中被手工遮罩的部分重新绘制；杂色将添加到要上色的图像部分。噪声量同样由降噪强度控制。

一般在反向传播时，都是先求loss，再使用loss.backward()求loss对每个参数 w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。但是只有标量才能执行backward()函数，因此在反向传播中reduction不能设为"none"。NumPy 是 Python 语言的一个第三方库，支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。机器学习涉及到大量对数组的变换