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Diffusion Models视频生成-博客汇总
前言：上一篇博客《【ICCV 2023 Oral】解读Text2Video-Zero：解锁 Zero-shot 视频生成任务》解读了这篇论文《Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators》。这篇论文的创新点比较多，含金量很高，而且开源了代码。所以这篇博客结合代码再深入理解一下。
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写在前面 好久没看到有做 Zero-shot RIS 的文章了，看到 arxiv 上面更新了这篇，特意拿出来学习一下。 论文地址：Zero-shot RIS SOTA：Text Augmented Spatial-aware Zero-shot Referring Image Segmentation 代码地址：原文未提供 预计投稿于：AAAI 等顶会 Ps：2023 年每周一篇博文阅读笔记，主页 更
机器学习任务按照对 样本量 的需求可以分为：传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 传统learning，炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢，往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力，传统learning可以总结为：海量数据
在前面对CLIP的学习中，对 zero-shot prediction 环节一直有一些疑惑，zero-shot是什么，它该如何进行操作？ zero-shot是指零样本学习，和zero-shot相关联的概念包括many-shot、few-shot和one-shot，这些其实都是从训练集样本类型、测试集样本类型和对应的样本数量角度进行划分
官网 使用合成数据集来学习相对摄像机视点的控制，这允许在指定的摄像机变换下生成相同对象的新图像，用于从单个图像进行三维重建的任务。 输入图像 x ∈ R H × W × 3 x in R^{H times W times 3} x ∈ R H × W × 3 ，所需视点的相对摄像机旋转和平移 R ∈ R 3 × 3 ， T ∈ R
1 ： 默认的model 。 输出是 education 第一位的。 2 ： 使用 morit/chinese_xlm_xnli : 3：使用 facebook/bart-large-mnli 4:
标题：Prompt Consistency for Zero-Shot Task Generalization 作者：Chunting Zhou, Junxian He, Xuezhe Ma, Taylor Berg-Kirkpatrick, Graham Neubig 日期：2022 期刊：Arxiv preprint 文章基于prompt的一致性学习给出了一种zero-shot task generalization（零样本泛化学习）的无监督方法。数值实验表明，文章提出的指令
Paper: Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier Website: diffusion-classifier.github.io/ diffusion model（一）DDPM技术小结 (denoising diffusion probabilistic) diffusion model（二）—— DDIM技术小结 diffusion model（三）—— classifier guided diffusion model diffusion model（四）文生图diffusion model（classifier-free
论文：https://arxiv.org/abs/2302.03027 代码：https://github.com/pix2pixzero/pix2pix-zero/tree/main 大规模文本到图像生成模型展示了它们合成多样且高质量图像的显著能力。然而，直接将这些模型应用于编辑真实图像仍然存在两个挑战。首先， 用户很难提供完美的文本提示，准确描述输入图像
转载和使用规则：更多论文解读请关注： NLP_paper，如需转载文章需要为我的github项目star，并声明文章来源 零样本信息提取（Information Extraction）旨在从未注释的文本中构建IE系统。由于很少涉及人类干预，这是一项具有挑战性的工作。零样本IE具有挑战性但值得一提，它减少
本文是LLM系列文章，针对《Pre-trained Language Models Can be Fully Zero-Shot Learners》的翻译。 在没有标记或额外的未标记数据的情况下，我们如何将预先训练的模型扩展到许多语言理解任务？经过预训练的语言模型（PLM）对于广泛的NLP任务是有效的。然而，现有的方法要么需要对下游
