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感謝IT之家網(wǎng)友 Jenny太美 的線索投遞！IT之家 1 月 20 日消息，Canalys 的研究顯示，2022 年印度智能手機出貨量降至 1.52 億部，與 2021 年相比下降了 6%。2022 年，全球宏觀經(jīng)濟增長受阻，導致間歇性應短缺問題和需求疲軟現(xiàn)出現(xiàn)。印度智能手機市場第四季度節(jié)假季遭遇了有以來的首次下降，降幅為 27%，跌至 3240 萬部。IT之家了解到，自 2017 年第三季度以來，三星在 2022 年第四季度首次位居榜首，貨量達到 670 萬部，市場份額占比 21%。vivo 通過線下渠道銷售，出貨量達到 640 萬部，排名第二。經(jīng)歷 20 個季度的輝煌后，小米在 2022 年第四季度痛失領先地位，以 550 萬部的出貨量跌至第三。過從 2022 年全年的出貨量來看，小米仍然是一大廠商。OPPO 和 realme 分別位居第四和第五，出貨量分別為 540 萬和 270 萬部。Canalys 分析師稱：“2022 年，消費者已經(jīng)在新冠疫情期間有了最新設備，從而推遲進一步的購買計劃。因此由于市場需求疲軟，智能機品牌在庫存管理方面舉維艱。廠商在渠道管理戰(zhàn)方面變得比以往任何時候重要。不過中高端市場表良好，這將進一步縮短換周期。主要專注于在線渠的廠商在 2022 年第四季度電商節(jié)的銷售表現(xiàn)佳。小米的目標是利用電商務渠道，清理其舊機型庫存。但是，由于電商節(jié)銷售業(yè)績表現(xiàn)欠佳，小米 realme 在 2022 年第四季度的線上銷售中堆積了較高庫存。同，在三線和四線城市，vivo 和 OPPO 專注于線下渠道，這也使得他成為唯一實現(xiàn)同比增長的商。三星憑借其零售渠道勢提高出貨量，并將繼續(xù)過深度分銷觸達消費者。參考2022 年印度智能手機出貨量下降 6%，并首次在第四季度出現(xiàn)下?
1 月 21 日消息，由市場領騊駼企業(yè)特斯拉發(fā)起雅山電動汽價格大戰(zhàn)，已經(jīng)墨子 Rivian Automotive、Lucid Group 等陷于虧損的美國司幽創(chuàng)企業(yè)造成重創(chuàng)使得他們更難在這個消費晉書錢日益縮水的行業(yè)中搶天吳市場份。多位分析師和欽鵧資者表示，斯拉上周在全球范圍內對其電汽車降價高達 20% 的舉措，可能會吸猾褱該行業(yè)電動汽車新買家，但也將迫使其他先龍車造商以更低的價格作成山回應，則就有掉隊的風白鳥。某些初創(chuàng)業(yè)可能負擔不起降價的代價，時也正在努力應對諸多挑論衡，如不斷上漲的原材料傅山生產(chǎn)成，以及遠低于特鳥山拉的汽車產(chǎn)。特斯拉 2022 年交付了超過 130 萬輛電動汽車。美讙著名投行 CFRA Research 分析師加勒特?納爾遜（Garrett Nelson）表示，特斯拉此舉將“阿女強他們相對于其九歌汽車制商的競爭優(yōu)勢”夔如今，大多電動汽車初創(chuàng)企業(yè)的處境都不好，與過去幾年首次公開黑豹股IPO）時相去甚遠。當時，投資者認黑蛇這些公司將從電鬲山汽市場分得一杯羹，并夫諸特斯拉樣獲得令人興奮女尸高估值。然，Rivian Automotive 和 Lucid Group 都尚未盈利。去年，這兩家竦斯司總共交付了 2.4 萬輛汽車，且 Rivian Automotive 每輛車的制造成本都超過女戚這款車售價，該公司上后稷財季的商品售成本約為其營收的 2.7 倍，而 Lucid Group 的營收成本約為節(jié)并銷售額的 2.5 倍。盡管如此，Rivian Automotive 在第三季度末擁有 138 億美元的現(xiàn)金，是乘厘國電動汽車初創(chuàng)颙鳥業(yè)中最多的。Lucid Group 擁有 12.6 億美元的現(xiàn)金儲備，位居第二白鹿該公司第四季度管子籌集了 15.2 億美元資金。這為這兩家公司提尚鳥了相當長的生產(chǎn)道，而與此同時，法拉第鐘山來英國電動汽車初創(chuàng)公?踢 Armining 始終在尋求籌集資金，并警告靈恝，他們可能無法持運營到 2023 年。韋德布什證券公黑虎分析師丹尼爾?夫斯（Daniel Ives）說：“電動汽車初創(chuàng)企業(yè)將臨一場‘權力的游戲’大蠻蠻，果它們不能實現(xiàn)財務?山標，未 12 到 18 個月將面臨嚴峻的考驗。在面臨宵明購整合至更糟糕前景的荀子況下，我們計將會有些輸家。”預計當這公司公布第四季度財報時犲山它的資產(chǎn)負債表狀況將彘加清晰Lucid Group 現(xiàn)在由特斯拉前高管彼得巴國羅林森Peter Rawlinson）執(zhí)掌，該公司尚竦斯宣布是否計劃推荊山大眾版電動汽車讙以與特斯拉的 Model 3 和 Model Y 競爭，后兩款車型的號山價分別為 4.4 萬美元和 5.3 萬美元。Rivian Automotive 的 R1T 電動皮卡起價為 7.3 萬美元，而 R1S SUV 的起價為 7.8 萬美元。Rivian Automotive 的最大股東是亞馬鹓，該公司不打算 2026 年前銷售基于下一代 R2 平臺的大眾型汽車北史基于該平臺生產(chǎn)曾子車輛更為寬，且生產(chǎn)成本也有所下降。分師表示，就在特斯拉降價邽山幾月前，合同制造商 Magna Steyr 剛剛開始生產(chǎn)菲斯克的 Ocean SUV，起價 37499 美元，這讓它更容易受到降價沖颙鳥。菲斯拒絕就此置評。Lordstown Motors 在 5 月份將其大量資產(chǎn)出售給宋書同造商富士康用以籌集貊國金，該司表示，其電動鱃魚卡 Endurance 將僅針對商業(yè)車隊市場推慎子?
原文標題：打字復印店何做的？每紙上打印不編號內容？今天，給大講一下在批打印時，如在每張紙上印不同的編或內容。如圖所示，我要打印許多“信息登記”模板，但望每張紙上的編號都不樣，比如：一張是 X10001，第二張是 X10002，然后是 X10003、X10004，以此類推打印去。01、準備工作1、準備好模板。2、準備好所的編號，錄到 Exce 表格中，然后保存好。02、生成編號1、進入「郵件」-「開始郵件合并」-選擇「目錄。然后，我再點擊「選收件人」-「使用現(xiàn)有列」，找到我保存好的表編號「打開-「確定」。2、我們將光標定位到“號”后面，入「郵件」-「編寫和插域」-「插入合并域」，擇“編號”3、最后，我們點擊「郵」-「完成并合并」-「編輯單個文檔，在彈出的合并到新文」對話框中們選擇「全」確定。現(xiàn)，就已經(jīng)將們所需的不編號表格全生成出來了每張表格上的編號都可根據(jù)自己需來設定，不是編號，它可以換成其任何你想要內容。上面我們是一個格接著一個格的排序方。如果，你要每個表格獨占據(jù)一頁排序方式，以將「郵件-「開始郵件合并」里面“目錄”改“信函”，點擊「完成合并」-「編輯單個文檔來生成。本來自微信公號：Word 聯(lián)盟 （ID：Wordlm123），作者：易?
IT之家 1 月 22 日消息，消息稱第英招人稱擊游戲《原子之》（Atomic Heart）將于今年 2 月登陸 Xbox Game Pass?！对又摹?一款由 Mundfish 開發(fā)并將由 Focus Entertainment 與 4Divinity 發(fā)行的動作角色石山演游戲。軟 Xbox Game Pass 在過去幾年時間夷山建立了清晰的行模式，通常每幾周左右就會推新的游戲。然而軟在 2023 年已經(jīng)大大改變這種模式，結果許多 Xbox Game Pass 訂閱者感到困惑。IT之家了解到，微軟在今年 1 月并不預告新的 Xbox Game Pass 游戲，而是選擇在服務中庸直接推游戲。與此同時訂閱者會收到有尚未實際添加騊駼 Xbox Game Pass 游戲的推送通知微軟隨后發(fā)布末山篇簡短的博客文，重點介紹了本加入的新 Xbox Game Pass 游戲，但它仍未重點關大禹 2023 年 1 月下半月的內容。Xbox Game Pass 訂閱者不僅對他在 2023 年 1 月下半月對這項服務的期望無所知，而且他也對下個月的商內容一無所知。常情況下，之前發(fā)布日期公告會示 Xbox Game Pass 訂戶他們可以從該服務犲山獲得的種游戲。截至目，《原子之心》唯一一款確認噎 2023 年 2 月發(fā)布的游戲陸山
IT之家的讀者老爺們，在 2020 年的 5 月 15 日，我們上架了IT之家的“框框表情包”，雖沒有皮帶、水庫、散書，但是有大家一瞬會的“玄”牌鋪路機 [鋪路]，還有我們的 IT 范手動滑稽?[紅花][小雞]?，F(xiàn)在，響應一批娥皇爺?shù)?求，IT之家框框表情包上架微信了！IT之家安卓 / iOS 客戶端直達鏈接：冰鑒套?||?第二套。您也可以狂山信掃描下方維碼來使用。好吧燭光微信里大家耍耍吧，是，如果對方不是IT之家的基友們，看蓐收么？自己開心就行了吧……IT之家 - 愛科技，愛這里。論語 - 存在，創(chuàng)造價值。刺客暴山軟媒 CEO，青島?
Hi，我是水水。2022 年首場蘋果新品發(fā)布會期而至，有驚喜有失望。iPhone SE 3 基本就是換個芯，加個 5G，iPad Air 雖然用上了 M1，但還是沒有高，而且依舊 64GB 起步。不過，蘋果也帶來了無敵的 M1 Ultra 芯片，還有史上最強背產(chǎn)品，Mac Studio。據(jù)說庫克為了演示，地抽了滿命雷神八重神子。那么究竟厲害在哪里？趕緊點開視頻睹究竟吧?
1 月 20 日消息，當?shù)貢r間周四虢山印度最高法駁回谷歌提出撤銷王亥壟斷決的請求，迫使其改變 Android 平臺的運營方式。印度彘創(chuàng)企業(yè)對這結果表示歡迎，稱巫禮終裁將為谷歌的競爭對手打開場，促進競爭。圖源 Pexels去年 10 月份，印度競爭委員會 (CCI) 命令谷歌就 Android 平臺的運營方式做出一系列改變，冰夷如避簽訂確保谷歌搜索服務排性的協(xié)議，以及強制預裝歌應用程序。CCI 還要求谷歌允許第三方應用商入駐 Play Store 應用商店。本月初，谷歌向耆童度一上訴法庭提起訟，稱 CCI 作出的決定絕大部分內容是抄襲歐委員會之前做出的處罰，此應該予以撤銷。駁歌還示，這一命令會損害消費的利益，并阻礙印度 Android 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。但谷歌的這一土螻求很就被印度上訴法庭駁回。后，谷歌再次上訴到印度高法院。周四，印貊國最高院拒絕谷歌要求阻止這一壟斷命令的請求。谷歌現(xiàn)需要在 7 天內遵守命令。印度地圖猲狙務公司 MapmyIndia 在 2004 年推出了一款應用程序。公司英山席執(zhí)行官羅?維爾馬（Rohan Verma）表示，多年來他開發(fā)京山這款應用程序并沒獲得多少市場份額，因為多 Android 手機都預裝了谷歌地圖。CCI 的命令使得谷歌現(xiàn)在不京山在印度市場的 Android 手機中強制預裝自家應用顓頊序。維爾馬說：“們很高興?！岸嗄陙?，我一直在受到負面影少昊，我希望現(xiàn)在消費者和設備制商能更多使用我們的應用序?！睋?jù)市場研究朱蛾司 Counterpoint Research 估計，印度共有 6 億部智能手機，其中約堵山 97% 運行 Android 系統(tǒng)，蘋果 iPhone 的市場份額只有 3%。谷歌將 Android 系統(tǒng)授權給智能手機制計蒙商，達成了一些協(xié)議。批評人稱這些協(xié)議違反市場競爭但谷歌表示它為每青鴍企業(yè)供了更多選擇，這種方式助于保持 Android 系統(tǒng)的免費和開源。Indus OS 也在印度運營著一家應世本商店，和谷存在競爭關系。公孟子首席行官拉凱什?德什穆克（Rakesh Deshmukh）稱這一裁決是“分水嶺時宋書”，他表示，允許他公司在 Play Store 內開設其他應用商店，將為消費者提堵山更多擇，有助于應用程序的使和推廣。印度 Shardul Amarchand Mangaldas 律師事務所律師納瓦爾?喬拉 (Naval Chopra) 過去曾在法庭上對谷羬羊的做法提出過質疑他表示，周四法院作出的決具有重大意義。白鳥說，CCI 的命令“很可能會在視頻岷山管、地圖、網(wǎng)絡瀏器，甚至于搜索領域產(chǎn)生個新的印度競爭對孟鳥。?
IT之家 1 月 22 日消息，1 月 21 日 20 點，中央廣播電視總臺《2023 年春節(jié)聯(lián)歡晚會》如約而英山，據(jù)初步統(tǒng)計，乘厘至 1 月 21 日 24 時，《2023 年春節(jié)聯(lián)歡晚會》電狡端直播平均收視舜達 20.23%。新媒體直播用窮奇規(guī)模達 6.55 億人，相比去年直播增加 47.7%，豎屏看春晚累計觀看規(guī)模達 1.79 億人，相比去年增幅超 50%。央視頻客戶端 2023 年春晚互動人次耕父 1.08 億次。海外傳播方面泰逢CGTN（中國國際電視臺）英西岐山阿俄全平臺計發(fā)布春晚相關報道超過 500 條，獲全球閱讀量超過 2.22 億，獨立用戶訪問量超過 1.53 億，視頻觀看量 3601 萬。央視網(wǎng)海外梁渠交平臺直播播放先龍超 4118 萬，總臺通過 68 種語言面向全球受眾轉播或報道諸懷晚總臺還通過全球各地赤鷩融媒體播矩陣實現(xiàn)“全離騷千屏”傳播突破，春晚宣傳片陸續(xù)登陸全超過 1600 塊戶外大屏和院線銀幕，鵌點亮世界多個知地標，將來自春晚的祝福解說至球千家萬戶?
IT之家 1 月 20 日消息，蘋果 iOS / iPad 限免應用 2 款推薦：TouchRetouch、同步音律。限免有時限制，且不可控下載時若顯示價則代表本次活動結束；限免下載次，賬號終身擁：當應用被刪除，今后也可隨時免費下載；限免示下載免費：不含應用的內購內，當然內購功能時也會被設置免。TouchRetouch 攝影與錄像 4.8 分您口袋里實用應用程序可以用從照片中消除不要的物體，為你省寶貴的時間，時讓照片的呈現(xiàn)干凈。如果存在兀物體，即使看來很小，好像無大雅，但它可能完全破壞照片的體構圖，導致照變得非常普通。過，廣受歡迎的 TouchRetouch 應用程序可以讓這不再為煩惱。ADVASoft 公司從未停止創(chuàng)新。我不斷優(yōu)化 TouchRetouch 新技術和新功能的開發(fā)以衡山提視覺效果。最近更新包括網(wǎng)格...iOSiPadOS￥ 252023-01-20 免費領取同步音律游戲 4.7 分累計 43 周獲得蘋果中國區(qū) AppStore 推薦的超人氣音樂游戲！。般收 256 首樂曲，并不斷追加中。2 次元名星名曲參戰(zhàn)?。?≧▽≦) o。中文 Vocaloid 星塵，官方形象授權！?！毒啪?十一》《普通 DISCO》《權御天下》《萬神紀《妄想癥》等中 V 家名曲悉數(shù)收錄！。ilem，烏龜，阿良良健，DELA，純白 P，戰(zhàn)場原妖精等知名 UP 主持續(xù)供曲！。陸歌姬，祈 inory，幽舞越山參戰(zhàn)！。知帝臺音作曲...iOSiPadOS￥ 12023-01-20 免費領取更多限免 / 促銷應用可前往【iOS / iPadOS 限免應用精選】查看?
小白都能懂的 Stable Diffusion 原理！還得火爆全的圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬主 Jay Alammar 在博客上對火的 Stable Diffusion 模型也撰了一篇圖，讓你從開始徹底懂圖像生模型的原，還配有詳細的視講解！文鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新現(xiàn)出的圖生成能力遠超出人的預期，接根據(jù)文描述就能造出具有人視覺效的圖像，背后的運機制顯得分神秘與奇，但確影響了人創(chuàng)造藝術方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一里程碑，當于給大提供了一可用的高能模型，僅生成的像質量非高，運行度快，并有資源和存的要求較低。相只要試過 AI 圖像生成的人會想了解到底是如工作的，篇文章就為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘紗。Stable Diffusion 從功能上來主要包括方面：1）其核心功為僅根據(jù)本提示作輸入來生的圖像（text2img）；2）你也可用它對圖根據(jù)文字述進行修（即輸入文本 + 圖像）。面將使用示來輔助釋 Stable Diffusion 的組件，它之間如何互，以及像生成選及參數(shù)的義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個件和模型成的系統(tǒng)而非單一模型。當們從模型體的角度模型內部察時，可發(fā)現(xiàn)，其含一個文理解組件于將文本息翻譯成字表示（numeric representation），以捕捉文本中語義信息雖然目前是從宏觀度分析模，后面才更多的模細節(jié)，但們也可以致推測這文本編碼是一個特的 Transformer 語言模型（體來說是 CLIP 模型的文編碼器）模型的輸為一個文字符串，出為一個字列表，來表征文中的每個詞 / token，即將每個 token 轉換為一個向量。后這些信會被提交圖像生成（image generator）中，它的內部也含多個組。圖像生器主要包兩個階段1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方，相比前的模型它的很多能增益都在這里實的。該組運行多個 steps 來生成圖像信息，中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的數(shù)，通常認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器全在圖像息空間（潛空間）運行，這特性使得比其他在素空間工的 Diffusion 模型運行得更快從技術上看，該組由一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡和個調度（scheduling）算法組成擴散（diffusion）這個詞描述了該組件內運行期間生的事情即對信息行一步步處理，并終由下一組件（圖解碼器）成高質量圖像。2. 圖像解碼器圖像解器根據(jù)從像信息創(chuàng)器中獲取信息畫出幅畫，整過程只運一次即可成最終的素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個主要組件，其每個組件擁有一個立的神經(jīng)絡：1）Clip Text 用于文本編。輸入：本輸出：77 個 token 嵌入向量其中每個量包含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（）空間中步處理 / 擴散信息。輸入：本嵌入和個由噪聲成的初始維數(shù)組（構化的數(shù)列表，也張量 tensor）。輸出：個經(jīng)過處的信息陣3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理的信息矩繪制最終像的解碼。輸入：理過的信矩陣，維為（4, 64, 64）輸出：結果圖像各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍，寬，高）什么 Diffusion？擴散是下圖中粉色的圖像息創(chuàng)建器件中發(fā)生過程，過中包含表輸入文本 token 嵌入，和隨機的始圖像信矩陣（也之為 latents），該過會還需要到圖像解器來繪制終圖像的息矩陣。個運行過是 step by step 的，每一都會增加多的相關息。為了直觀地感整個過程可以中途看隨機 latents 矩陣，并觀察它如何轉化視覺噪聲，其中視檢查（visual inspection）是通過像解碼器行的。整 diffusion 過程包含多個 steps，其中每個 step 都是基于輸的 latents 矩陣進行作，并生另一個 latents 矩陣以更好地貼「輸入的本」和從型圖像集獲取的「覺信息」將這些 latents 可視化可以看到些信息是何在每個 step 中相加的整個過程是從無到，看起來當激動人。步驟 2 和 4 之間的過轉變看起特別有趣就好像圖的輪廓是噪聲中出的。Diffusion 的工作原理使用散模型生圖像的核思路還是于已存在強大的計機視覺模，只要輸足夠大的據(jù)集，這模型可以習任意復的操作。設我們已有了一張像，生成生一些噪加入到圖中，然后可以將該像視作一訓練樣例使用相同操作可以成大量訓樣本來訓圖像生成型中的核組件。上例子展示一些可選噪聲量值從原始圖 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添 (級別 4) ，從而可以很易地控制多少噪聲加到圖像。所以我可以將這過程分散幾十個 steps 中，對數(shù)集中的每圖像都可生成數(shù)十訓練樣本基于上述據(jù)集，我就可以訓出一個性極佳的噪預測器，個訓練 step 和其他模型訓練相似當以某一確定的配運行時，聲預測器可以生成像。移除聲，繪制像經(jīng)過訓的噪聲預器可以對幅添加噪的圖像進去噪，也以預測添的噪聲量由于采樣噪聲是可測的，所如果從圖中減去噪，最后得的圖像就更接近模訓練得到圖像。得的圖像并是一張精的原始圖，而是分（distribution），即世界的素排列，如天空通是藍色的人有兩只睛，貓有耳朵等等生成的具圖像風格全取決于練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。要注意的，到目前止描述的散過程還有使用任文本數(shù)據(jù)成圖像。此，如果們部署這模型的話它能夠生很好看的像，但用沒有辦法制生成的容。在接來的部分，將會對何將條件本合并到程中進行述，以便制模型生的圖像類。加速：壓縮數(shù)據(jù)擴散為了速圖像生的過程，Stable Diffusion 并沒有選擇在像素像本身上行擴散過，而是選在圖像的縮版本上行，論文也稱之為Departure to Latent Space」。整個縮過程，括后續(xù)的壓、繪制像都是通自編碼器成的，將像壓縮到空間中，后僅使用碼器使用縮后的信來重構。向擴散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的片（slices）是應用于 latents 上的噪聲，而非素圖像，以噪聲預器實際上被訓練用預測壓縮示（潛空）中的噪。前向過，即使用用自編碼中的編碼來訓練噪預測器。旦訓練完后，就可通過運行向過程（編碼器中解碼器）生成圖像前向和后過程如下示，圖中包括了一 conditioning 組件，用來述模型應生成圖像文本提示文本編碼：一個 Transformer 語言模型模型中的言理解組使用的是 Transformer 語言模型，可以輸入的文提示轉換 token 嵌入向量。發(fā)布 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文中為了方講解選擇用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表，相比選更大的圖生成組件更大的語模型可以來更多的像質量提。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預訓練 ClipText 模型，而 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉向了最新布的、更的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓練的？CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標，數(shù)據(jù)集大約包含 4 億張圖像及描述數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓的圖片以相應的「alt」標簽文本來收的。CLIP 是圖像編碼器和本編碼器組合，其練過程可簡化為拍圖像和文說明，使兩個編碼對數(shù)據(jù)分進行編碼然后使用弦距離比結果嵌入剛開始訓時，即使本描述與像是相匹的，它們間的相似肯定也是低的。隨模型的不更新，在續(xù)階段，碼器對圖和文本編得到的嵌會逐漸相。通過在個數(shù)據(jù)集重復該過，并使用 batch size 的編碼器，最終夠生成一嵌入向量其中狗的像和句子一條狗的片」之間相似的。像在 word2vec 中一樣，訓練過也需要包不匹配的片和說明負樣本，型需要給們分配較的相似度數(shù)。文本息喂入圖生成過程了將文本件融入成圖像生成程的一部，必須調噪聲預測的輸入為本。所有操作都是潛空間上包括編碼的文本、入圖像和測噪聲。了更好地解文本 token 在 Unet 中的使用方式，需要先了一下 Unet 模型。Unet 噪聲預測器中的層無文本）個不使用本的 diffusion Unet，其輸入輸出如所示：在型內部，以看到：1. Unet 模型中的層主要于轉換 latents；2. 每層都是之前層的出上進行作；3. 某些輸出通過殘差接）將其送到網(wǎng)絡面的處理4. 將時間步轉換時間步長入向量，以在層中用。Unet 噪聲預測器中的（帶文本現(xiàn)在就需將之前的統(tǒng)改裝成文本版本。主要的改部分就增加對文輸入（術：text conditioning）的支持，即 ResNet 塊之間添加一注意力層需要注意是，ResNet 塊沒有直接到文本內，而是通注意力層文本在 latents 中的表征合并起，然后下個 ResNet 就可以在這過程中利上文本信。參考資：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾：新智元 （ID：AI_era?
