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DIT架构

Answer

DiT 架构是一种在 AI 领域,特别是在 3D 模型生成和视频生成中应用的架构。

在 3D 模型生成方面,Rodin Gen-1 采用了 DiT 架构,其拥有超过 1.5B 参数量,能够在数秒内生成带规整四边面片与 PBR 材质的 3D 资产,是目前最接近 Production-Ready 的通用 3D 生成大模型。

在视频生成方面,Sora 为了更好地扩大模型规模,采用了 DiT 架构,其操作的是视频和图像隐代码的时空块(spacetime patch),会将视觉输入表示成一个时空块序列,并将这些时空块用作 Transformer 输入 token。

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References

工具汇总:AI生成3D模型工具介绍

Rodin Gen-1采用Diffusion Transformer(DiT)架构,拥有超过1.5B参数量,能够在数秒内生成带规整四边面片与PBR材质的3D资产,是目前最接近Production-Ready的通用3D生成大模型。https://hyperhuman.deemos.com/rodin

Lilian Weng|视频生成的扩散模型

SSR和TSR模型都基于在通道方面连接了有噪声数据𝐳_𝑡的上采样的输入。SSR是通过双线性大小调整来上采样,而TSR则是通过重复帧或填充空白帧来上采样。Imagen Video还应用了渐进式蒸馏来加速采样,每次蒸馏迭代都可以将所需的采样步骤减少一半。在实验中,他们能够将所有7个视频扩散模型蒸馏为每个模型仅8个采样步骤,同时不会对感知质量造成任何明显损失。为了更好地扩大模型规模,Sora采用了DiT(扩散Transformer)架构,其操作的是视频和图像隐代码的时空块(spacetime patch)。其会将视觉输入表示成一个时空块序列,并将这些时空块用作Transformer输入token。图5:Sora是一个扩散Transformer模型。

Lilian Weng|视频生成的扩散模型

图2:3D U-net架构。该网络的输入是有噪声视频z_𝑡、条件信息c和对数信噪比(log-SNR)λ_𝑡。通道乘数M_1,...,M_𝐾表示各层的通道数量。Ho,et al.在2022年提出的Imagen Video基于一组级联的扩散模型,其能提升视频生成的质量,并将输出升级成24帧率的1280x768分辨率视频。Imagen Video架构由以下组件构成,总计7个扩散模型。一个冻结的T5文本编码器,用以提供文本嵌入作为条件输入。一个基础视频扩散模型。一组级联的交织放置的空间和时间超分辨率扩散模型,包含3个TSR(时间超分辨率)和3个SSR(空间超分辨率)组件。图3:Imagen Video的级联式采样流程。在实践中,文本嵌入会被注入到所有组件中,而不只是基础模型中。基础去噪模型使用共享的参数同时在所有帧上执行空间操作,然后时间层将各帧的激活混合起来,以更好地实现时间一致性;事实证明这种方法的效果优于帧自回归方法。图4:Imagen Video扩散模型中一个空间-时间可分离模块的架构。

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additional networks 安装下载
以下是关于 additional networks 安装下载的相关信息: LORA 模型: LORA 可以固定画风、人物、物品、动作姿态等的特征,文件通常有几十上百兆,承载信息量远大于 Embedding,在还原真人物品时细节精度更高。 下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下,使用时点击红色小书,找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意作者使用的大模型,一般需配套使用,还可能需要加入特定触发词。 Hypernetworks 模型: 主要针对画风训练,可像 LORA 一样加载。 下载的文件放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】文件夹下,使用时点击红色小书,找到 Hypernetworks 选项卡加载。 常用模型下载网站: 模型安装: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录 模型存放位置示例(InstantID): 下载并放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 git 地址:https://github.com/deepinsight/insightface/releases 网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Tdb3Vdd.html 提取码:KAKA 下载文件并放在 ComfyUI/models/instantid git 地址:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Tdc3Vdd.html 提取码:KAKA 下载并放在 ComfyUI/models\\controlnet huggingface 地址 https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 下载文件 Faceid 并放在 ComfyUI/models\\ipadapter 不同类型的模型后缀名几乎一样,无法通过后缀名区分时,可以通过检测。
2025-01-02
帮我写一段120字的英文,回答这个问题: the role of tradition in modern society
Tradition plays a significant role in modern society. It provides a sense of identity and belonging, connecting people to their roots. It also offers valuable wisdom and moral guidance. Moreover, traditions help preserve cultural heritage and foster social cohesion. However, it's essential to adapt traditions to modern needs while maintaining their essence.
2024-11-04
帮我写一段120字的英文,回答这个问题: Talk about a cultural tradition from another country that you find interesting
I find the Japanese tea ceremony very interesting. It involves elaborate rituals and precise movements, emphasizing harmony, respect, and tranquility. The use of beautiful tea sets and the focus on creating a serene atmosphere make it a unique and captivating cultural tradition. It showcases the Japanese pursuit of refinement and inner peace.
2024-11-04
文生图中DiT架构比SDXL架构好在哪
DiT 架构相比 SDXL 架构具有以下优势: 1. Scaling 能力:相比于 Unet,Transformer 结构的 Scaling 能力更受认可,即模型参数量越大,性能越强。 2. 额外信息处理:DiT 在 Vision Transformer 模块基础上做了略微修改,能够在图片生成过程中接受一些额外的信息,如时间步 t 和标签 y。 3. 场景模拟真实性:Sora 背后的 DiT 架构在大数据量情况下具有强大的刻画能力,能展现出类似大语言模型涌现出逻辑推理等能力的现象。 4. 文本编码器:在提升文生图模型的语义理解能力方面,新的文生图模型纷纷优化文本编码器的能力,而 HunyuanDiT 作为使用 DiT 架构的模型,在中文生图方面有一定进展,但开源界中文、细粒度文生图模型的文本编码器仍有较大优化空间。
2024-08-20
有哪些可以生成系统架构图的工具
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-17
大模型应用架构
大模型应用架构主要包括以下几个方面: 1. 零跑汽车案例: 客户介绍:零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,坚持核心技术自主研发,位列新能源品牌销量前三,自 2017 年起与阿里云展开深度合作。 阿里云的解决方案:通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,接入通义大模型实现开放式语音交互,基于语音调用通义万相实现秒级作图,基于百炼构建开放、可扩展的大模型应用架构,降低创新门槛与成本。 2. 整体架构分层: 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,如 A100、数据服务器等。 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:有 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型)。 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。 3. 基于多模态大模型的应用: 前言:随着 ChatGPT 的发展,多模态技术突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。 应用介绍:介绍了一款基于多模态大型模型的应用,能够实时分析当前地区新春的流行趋势。后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型提供推理服务,部署 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务,前端页面采用 HTML5 采集画面和用户输入。
2025-01-12
是否有工具可以生成系统架构图
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-09
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下: 在融合 RL(强化学习)与 LLM(大型语言模型)思想方面: AI 本质涉及多种缩放规律(scaling law),当前较好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs,算力是必要条件。 需满足可扩展性(scalability)和通用性(generality)的架构,如 Transformer 在已知 token 空间符合部分条件,但在更通用场景存在不足。 未来可能会利用用户数据源的缩放规律,对齐(alignment)问题存在缩放规律且可解决,数据瓶颈在文本模态上 2024 年可能出现,多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面: 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片,如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU,内置多计算核心和高带宽内存。 能完全发挥硬件效率的系统软件,如 Nvidia 推出的 CUDA。 用于训练和推理的分布式计算框架,可跨多个节点扩展模型训练操作。 数据和元数据管理系统,提供可靠、统一和可重复使用的管理通道。 极低延迟的服务基础设施,支持快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台(MLOps)、模型解释器、质保和可视化测试工具,可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台,抽象出全流程复杂性,易于使用。 在 Q猜想方面:当前各界有很多相关文章或论文发表,推测可能通过 LLM 融合 RL 的方法实现,前期数据准备工作具有巨大挑战。
2024-12-18
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下: 在融合 RL 与 LLM 思想方面: AI 本质上是一堆 scaling law,当前能看到的最好模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 且规模还会持续增长,算力是必要条件。 需要同时满足 scalability 和 generality 的架构,如 transformer 在已知 token space 符合部分条件,但在更通用场景不太符合。 未来可能会利用用户数据源的 scaling law,alignment 也有 scaling law,只要找到对的数据就能解决。 一个值得被 scale up 的架构是基础,要支持不断加入更多数据,数据会成为瓶颈,如文本模态在 2024 年可能遇到,多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面: 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片,如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU,内置多计算核心和高带宽内存(HBM),可高度并行化执行神经网络计算。 能够完全发挥硬件效率的系统软件,如 Nvidia 推出的 CUDA 可直接访问 GPU 的虚拟指令集,执行内核级别的并行计算。 用于训练和推理的分布式计算框架,可有效地跨多个节点扩展模型的训练操作。 数据和元数据管理系统,为创建、管理、训练和预测数据而设计。 极低延迟的服务基础设施,使机器能够快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台(MLOps)、模型解释器、质保和可视化测试工具,可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台,抽象出全流程的复杂性,易于使用。 在 Q猜想方面:当前各界有很多关于 Qstar 猜想的文章或论文发表,结合核心要点内容,通往 Qstar 可能通过 LLMs 融合 RL 的方法实现,这需要大量复杂的前期数据准备工作,也是为 super alignment 做必要准备,前期数据工程相关工作挑战巨大,OpenAI 常采用简单暴力的方法解决,但目前情况未知。
2024-12-18