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1.2 3D生成与重建综述
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当Diffusion进入现实:生成式3d模型理论与实践 第1章 三维生成与重建综述 1.1 渲染与反渲染技术 参考论文:[2401.17807] Advances in 3D Generation: A Survey (arxiv.org) 1.2 三维模型表示技术 显式几何表示:点云、面片和分层深度图 隐式几何表示:神经辐射场,有向距离场 混合的几何表示形式:体素网格、三平面映射 1.3 三维生成技术 基于前馈网络的生成 基于对抗式生成网络(GAN)的模型生成 基于变分自编码器(VAE)的模
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CMU《凸优化|CMU 10 725 Convex Optimization fall 2022, by Yuanzhi Li(仅找到17课)》中英字幕(豆包
1.2 3D重建方法
英伟达自动驾驶BEVFusion从算法到落地-5.环境配置与debug流程
9.【图解】扩散生成理论
10.【代码】扩散生成代码
英伟达自动驾驶BEVFusion从算法到落地-1.雷达及其数据结构
手写扩散模型-课程介绍
2.1PTQ-QAT原理介绍
手写扩散模型-UNet引入
第十四节:装饰器
1.2.1对称量化及代码讲解中
4.【代码】训练与推理代码框架
【手写】attention机制
第二十二节:逻辑回归分类
8.【代码】unet代码浅浅解读
5.【逐行手敲解析代码】扩散模型训练代码
手写扩散模型-探索butterfly数据集
手写NLP 长期 48_transformer逐行复现
6.【代码】DDPM类的解读与手写
1.1.1非结构-细粒度剪枝上
企业真实案例-基于RAG报告生成与问答项目-31-milvus数据库功能探索
手写扩散模型-设置UNet
第二十六节:逻辑回归多分类mnist模型
videopipe项目节选:多框架兼容性探讨与最佳实践
第十七节2:Import语句在干嘛?
AI快讯:ZipNerf简述
第三节:python基础,变量和基本数据类型
第十二节:生成器
你的具身智能第一课--基础技术路线
第二节:课件和开发环境介绍
企业真实案例-基于RAG报告生成与问答项目-25-代码重构1
1.1.2非结构-向量剪枝
第十三节:迭代器和可迭代对象
14-3 从零手写模型量化框架 ABS_MAX算法
7.【图解】浅浅解读unet
手写AI 第二期NLP全程班试听1
对比学习: 01-simcse的背景
2.4自定义层量化
手写扩散模型-diffuers介绍
手写一个llama factory—14-vscode的debug配置讲解