摘要：
自从 Stable Diffusion 风靡全球以来，人们一直在寻求如何更好地控制生成过程的方法。ControlNet 提供了一个简单的迁移学习方法，能够允许用户在很大程度上自定义生成过程。通过 ControlNet，用户可以轻松地使用多种空间语义条件信息 (例如深度图、分割图、涂鸦图、关键点等) 阅读全文
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介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大，以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源，并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力，在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 阅读全文
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动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM)，如 GPT、T5 和 BERT，已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果。此外，还开始涉足其他领域，例如计算机视觉 (CV) (VIT、Stable Diffusion、LayoutLM) 和音频 (Whisp 阅读全文
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a56爆大奖在线娱乐将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型，它支持一整套最先进的视觉语言模型，且已集成入 🤗 Transformers。 a56爆大奖在线娱乐们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视觉问答及基于聊天的提示这些应用场景。 简介 近年来，计算机视觉和自然语言处理领域各自都取得 阅读全文
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人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于a56爆大奖在线娱乐们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、a56爆大奖在线娱乐、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 阅读全文
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在 最近的一篇文章 中，a56爆大奖在线娱乐们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire Rapids 服务器集群并结合相应的英特尔优化库，如 英特尔 PyTorch 扩展 (IPEX)，a56爆大奖在线娱乐 阅读全文
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在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，a56爆大奖在线娱乐们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理和展 阅读全文
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介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。 概率预测 通常，经典方法针对数据集中的a56爆大奖在线娱乐时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用 阅读全文