在线可玩!智谱开源图生视频模型,网友直呼Amazing!

团队使用VAE的编码器将视频压缩至潜在空间,然后将潜在空间分割成块并展开成长的序列嵌入z_vision。同时,他们使用T5,将文本输入编码为文本嵌入z_text,然后将z_text和z_vision沿序列维度拼接。拼接后的嵌入被送入专家Transformer块堆栈中处理。最后,团队反向拼接嵌入来恢复原始潜在空间形状,并使用VAE进行解码以重建视频。

华为公司申请去块效应滤波自适应的编码器、解码器及对应方法专利...

金融界2024年4月12日消息,据国家知识产权局公告,华为技术有限公司申请一项名为“去块效应滤波自适应的编码器、解码器及对应方法“,公开号CN117880498A,申请日期为2020年1月。专利摘要显示,本发明提供一种译码方法,其中,所述译码包括解码或编码,所述方法包括:确定是否使用组合帧间??帧内预测(combinedinter??intr...

抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大...

如图2所示,该方法首先训练了一对自编码器和解码器的网络,该编码器将边缘标注压缩为一个隐变量,而解码器则用于从这个隐变量中恢复出原来的边缘标注。如此一来,在训练基于U-Net结构的去噪网络阶段,该方法便固定这一对自编码和解码器网络的权重,并在隐空间中训练去噪过程,这样可以大幅减少网络对计算资源的消耗,...

使用PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型

Encoder-decoder模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。在编码器和解码器中,编码和解码序列的任务由一系列循环单元处理。编码器...

突破!开源显卡驱动支持H.264和H.265编码

要使用此视频编码功能,请在构建Mesa时设置“video_codecs”为“h264enc,h265enc”,然后运行RADV_PERFTEST参数为“video_encode”来测试radv性能。从去年开始,MesaRADV驱动程序就已经支持H.265/HEVC解码器,在这方面的进展现在已经涉及到编码方面。

首次大规模应用!腾讯自研 AV1 编码器落地全民 K 歌

全民K歌技术团队介绍到:「解码器的选型上主要调研了腾讯自研的txav1d和开源的dav1d,在CPU和内存占用指标上txav1d好于dav1d,CPU消耗和H.265软解相当,因此全民K歌在线上选择使用txav1d作为首选解码器(www.e993.com)2024年11月10日。」先进的技术还需要配合精细的业务策略支持。AV1编码虽然能降低文件大小、减少带宽...

基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究

我们知道大语言模型大部分是基于Transformer结构,其中又分为encoder-only(仅使用编码器部分),decoder-only(仅使用解码器部分)和encoder-decoder。本文中对encoder-only和decoder-only两类大语言模型的预测效果进行了对比。Encoder-OnlyLLMs(编码器LLMs):

自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...

Transformer中的编码器和解码器到底如何工作和配合的?之前有了解一些关于transformer中的编码器和解码器中比较抽象的描述,很多同学也并未完全理解。这里我们就直接以自动驾驶系统中对行驶车辆的图像视频处理举例说明编码器的处理原理,就会一清二楚了。当处理图像中行驶车辆的特征信息时,可以使用编码器将图像中的特征转换...

神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...

解码器在接收到编码器生成的车辆特征信息后,会使用这些信息来生成具体的车辆探测结果信息。Step1:接收编码器生成的特征表示。通过K、Q、V查询并加权组合称图像中车辆的各种特征信息,如车辆的形状、颜色、纹理等。Step2:上下文信息提取解码器通过理解编码器生成的特征表示中的上下文信息,通过关联度较高的K、Q、V查询...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

编码过程对应于知识表示学习部分,解码过程对应于预测部分,两部分可以分开进行.在利用不同的图神经网络进行知识图谱的图表示学习之后,模型既可以使用传统链接预测方法中已经提出的评分函数作为预测指标,也可以利用现有的其他领域模型作为解码器,根据编码阶段学习好的知识向量表示,再进行评测模型的学习和预测.因此...