摘要：
1 模型训练 def training(dataset, opt, pipe, testing_iterations, saving_iterations, checkpoint_iterations, checkpoint, debug_from): first_iter = 0 # 初始化高斯模 阅读全文
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#!/bin/bash # 定义检测网络的网站 PING_TARGET=www.baidu.com # 定义todesk的服务重启命令 TODESK_START_CMD="sudo systemctl restart todeskd.service" # 定义网络断开时的标志文件位置 FLAG_FI 阅读全文
摘要：
生成模型核心原理 解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。 DDPM DDPM相比VAE，在将观测变量编码为隐变量的过程 阅读全文
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https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/135462906 阅读全文
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1.cuda安装 https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/136348402 https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390353.html 2.cudnn安装 https://www.cnblogs.c 阅读全文
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DropPath 类似于Dropout，不同的是 Drop将深度学习模型中的多分支结构随机 “失效” 而Dropout 是对神经元随机 “失效” DropPath在网络中的应用 假设在前向传播中有如下的代码： x = x + self.drop_path( self.conv(x) ) 那么在dro 阅读全文
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### 单section附录 附录只有一个section时 \appendix \section*{Title of the Single appendix} This is the first paragraph of the appendix ... ![image](https://img20 阅读全文
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论文在返修阶段，会收到2-3个审稿人的审稿意见，普遍是大修+小修，审稿人会对文章进行一个总的点评，包括优势和缺陷，然后逐条列出意见，回复的时候也需要对意见进行逐条回复解答，并写明在原文何处进行了补充修改，标为红色/蓝色/高亮等。修回时提交审稿意见回复和修改后的手稿。这篇提供一些审稿意见回复模板供大家 阅读全文
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## TCSVT - 2023.06.20 submitted - 2023.06.25 in peer review 阅读全文