如何画好一张架构图/业务图/流程图,掌握这4个关键点
最后,4个关键点只是提升你的作图思维,具体XX架构图/XX业务图/XX流程图/XX链路图/XX时序图应该怎么画,每个人实操画出来的风格都不一样,就像有的人喜欢黑字白底、有的人喜欢白字黑底、有的人喜欢深色、有的人喜欢浅色等等,但只要遵循亲齐比复四大原则、色轮的运用、黄金分割构图法、以终为始的设计这4个关键点,...
如何画好一张架构图?
某个领域:实体图、时序图、状态图、用例图等等。如何画架构图5.1架构图的大方向思路:分层、分治、抽象思维。横向分层构建:按照功能处理顺序划分应用,比如把系统分为web前端/中间服务/后台任务,这是面向业务深度的划分。纵向是模块划分和跨层统一相关规范流程:规范流程一般是放具体的标准、规范等,比如安全管...
港大等发布GraphGPT:1/50微调参数,准确率提升10倍!无需超长token...
首先,在图的结构信息和语言空间之间实现适当的对齐需要深入的研究。同时,如何引导大语言模型有效地理解图的结构信息,以及如何赋予大语言模型对于图学习下游任务逐步推理的能力,都是当前面临的关键问题。为了深入了解直接使用纯文本提示为大语言模型建模图结构的局限性,本文进行了一系列的实验和对比,如图1所示。
Stable Diffusion 3技术报告出炉:揭露Sora同款架构细节
训练的模型范围从15个具有4.5亿参数的模块到38个具有80亿参数的模块。从中他们观察到:随着模型大小和训练步骤的增加,验证损失呈现出平滑的下降趋势,即模型通过不断学习适应了更为复杂的数据。为了测试这是否在模型输出上转化为更有意义的改进,官方还评估了自动图像对齐指标(GenEval)以及人类偏好评分(ELO)。结果是...
商汤科技毛航宇研究员:Agent间的协作与对齐 —— Agent Insights
毛老师:目前我们在TPTUv2中已经有一部分的改进,首先我们认为TPTU架构在Agent框架已经有基础的规划和工具调用能力之后,能够更好地提升它的能力。第一我们解决了如何在多个工具中进行召回的问题,叫作APIRetriever的工具;第二我们在筛选好的API的过程中,更好地提升Agent语义描述能力,能够在某个任务...
擅长处理复杂场景和语言表达,清华&博世全新实例分割网络架构MagNet
图1:细粒度语言-图像对齐能力对RIS的重要性示意图(www.e993.com)2024年7月27日。红色掩码是目前最先进的RIS算法之一LAVT的预测结果,而黄色虚线框则是正确的标注。目前的RIS研究主要集中在设计新颖的损失函数或引入创新的网络架构/模块,以增强语言-图像的分布对齐。尽管取得了显著进展,但仍存在两个根本性问题,导致它们在...
万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...
基于上面的通用架构组件,我们可以组合出多种不同的架构。一般来说,虽然Tokenizer/De-Tokenizer很重要,但我们常讨论的焦点是跨模态对齐和转换生成,模型架构的核心部分。这至少有下面几种可能:1.Diffusion模型:这里有用U-net来建模的,代表模型包括SD、Gen-2、Pika等。也有把U-net换成Transformer的,代表架构是DiT...
腾讯混元文生图大模型开源:Sora 同架构,更懂中文
针对备受关注的生视频能力,腾讯混元支持文生视频、图生视频、图文生视频、视频生视频等多种视频生成能力,已经支持16s视频生成。在生3D层面,腾讯混元已布局文/图生3D,单图仅需30秒即可生成3D模型。混元文生图大模型是业内首个中文原生的DiT(DiffusionModelswithtransformer)架构文生图开源模型,这也是Sora...
最强文生图模型架构曝光!28 页论文详解技术细节,与 Sora “师出...
提示词11:黑暗的高对比度效果图,迷幻的生命之树照亮了神秘洞穴中的尘埃。提示词12:倾斜移位航拍,傍晚木桌上由寿司组成的可爱城市。二、基于Sora同款架构DiT,文本、图像采用两组独立权重那么,如此强大的文字理解、渲染和视觉效果,SD3是怎么做到的?
0微调搞定160个测试集,最强多模态分割一切大模型来了,架构参数全...
第二类方法是开集检测,对齐图像的局部区域和文本表达,例如GLIP、UNINEXT和GroundingDINO等,但这类方法在每次推理时只能检测非常有限数量的类别(例如lvis的1023类单词要拆分成30多次推理)或者单个句子,检测类别或者句子长度的提升会给计算量和性能带来巨大的挑战;...