通过调整风格编码或其他控制参数，可以对生成的姿势序列进行精确的控制，以满足特定的音乐风格要求。通过使用稳定扩散，可以根据音频特征来引导网络生成相应的姿势，并确保姿势序列与音频的节奏、情感或其他特征相匹配。表情动画生成：结合人脸姿势和表情建模以及表情特征，生成具有逼真和连贯表情的动画序列。姿势合成和转换：根据生成的姿势序列，可以进行后处理和优化，确保流畅和连贯性。可控性参数：提供一些可调整的参数，如

翻墙下载实在太慢了，还不稳定，就把常用的一些checkpoint传网盘了，需要自取~

① 基于梯度的方法（微分法）利用时变图像灰度的时空微分（时空梯度函数）来计算像素的速度矢量。② 基于匹配的方法有基于特征和基于区域两种。基于特征的方法是对目标特征进行定位和跟踪，目标大的运动和亮度具有更好的鲁棒性。基于区域的方法是对类似的区域进行定位，通过相似区域的位移计算光流。③ 基于能量的方法（频率）要获得均匀光流场的准确的速度估计，必须对输入图像进行时空滤波处理，即对时间和空间进行整合。④

这意味着系统中安装的驱动包与正在使用的内核模块版本不匹配，导致了 GPU 驱动问题。可以看到目前系统安装的 NVIDIA 驱动包版本是。，但是内核模块显示的版本是。

上执行 Docker 命令，因为容器本身没有权限直接重启自己。只能联系宿主机那边给重启一下容器。尚未以systemd作为初始系统启动。检查方法：ps -p 1 -o comm=今天用服务器时又突然报错cuda不可用，输入nvidia-smi检查，报错如题。想重启 Docker 容器中，通常需要在。尝试 exit 退出容器再进入：无效。等字样，那么是在某种虚拟化环境中。，那么说明没有虚拟化。但是文中

关注如何让LLM直接理解视觉信号（如图像），不依赖于多模态数据集的微调。将图像看作语言实体，将图像编码为LLM词表中的离散token（单词）。设计了Vision-to-Language Tokenizer（V2L Tokenizer）：通过encoder-decoder架构、LLM词表和CLIP模型将图像翻译成LLM可解释token。转换后，冻结的LLM不仅能做图像理解类任务，还能做图像去噪和修复

这篇论文提出了一种新的框架LaSRO，用于在潜在空间中学习可微分的替代奖励，从而有效解决了两步扩散模型的微调问题。​：通过广泛的消融研究和实验，验证了LaSRO在不同奖励目标下的有效性和稳定性，优于流行的强化学习方法（如DDPO和Diffusion-DPO）。​：未来的研究可以进一步探索LaSRO在其他类型的两步扩散模型中的应用，并优化其设计以提高在不同任务和奖励信号下的性能。​：LaSRO的TD

解决的问题：现在很多开源“音频-视频生成”要么是两段式：先出视频再配音（或反过来），要么是“端到端”但对人声（尤其是说话、情绪、音色）很弱。两段式最大毛病是：生成时模态是解耦的，视频在“听不见”的环境里生成，音频在“看不见”的环境里生成，于是常见问题是：口型对不上（lip sync）语气/情绪和表情/动作不一致音色/身份信息不稳（这人看起来像 A，说出来像 B）他们要做的是：一个统一模型，同时支持

目前常用的 autoencoder 潜空间中含有太多高频成分，这会干扰扩散模型的“由粗到细”生成流程，从而降低生成质量。作者提出一种非常简单的正则化方法（scale equivariance），可显著提升图像和视频的生成效果。

这意味着系统中安装的驱动包与正在使用的内核模块版本不匹配，导致了 GPU 驱动问题。可以看到目前系统安装的 NVIDIA 驱动包版本是。，但是内核模块显示的版本是。