01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
N元统计模型 N元模型（N-Gram Model）是一种常用的序列建模方法，尤其是在处理数据稀疏问题时。该模型基于马尔可夫假设，即假设当前词的生成只依赖于其前面的 N-1 个词。 ...每个词的生成仅依赖于其前一个词。 当 N = 3 时，称为三元（Trigram）模型。 每个词的生成依赖于其前两个词。 以此类推，当 N 增大时，模型考虑的历史信息也随之增加。 ...一元模型 1.1 概述 定义： 一元模型是N元统计模型中的特例，其中每个词的生成概率独立于其他词，无关上下文。...1.2 生成概率 多项分布假设： 词的生成概率符合多项分布，参数为每个词的概率。 在一元模型中，每个词的概率仅取决于该词在整个词表中的出现频率。...这个方法要求对训练数据进行频率分布统计。 Kneser-Ney平滑： Kneser-Ney平滑是一种高级的平滑技术，特别适用于N元模型。
1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改....我们将这个模型简称为NAM. 主要分为模型训练(train)和生成摘要(decode)两部分讲解. 2.1 模型训练(train) ? 下面我们举一个例子来说明训练的过程: ? ?...模型结构如下图所示: ? ? ? ? 2.2 Beam Search生成摘要(decode) ? ? ? ?...最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum
本论文的主要贡献包括： 我们提出了结合多步注意力机制和带偏置生成机制的方法，将主题信息整合进了自动摘要模型中，注意力机制能引入上下文信息来帮助模型生成更连贯、多样性更强和信息更丰富的摘要。...我们在三个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明引入主题模型和 SCST 强化学习方法的卷积神经网络能生成信息更丰富更多样化的文本摘要，模型在数据集上取得了较好的文本摘要效果。...我们在这一节介绍前者，在后一节介绍后者以及联合注意力机制和带偏置文本生成机制。 3.2 引入主题模型的多步注意力机制 主题模型是一种用于发现源文章集合中出现的抽象主题思想或隐藏语义的统计模型。...现在我们介绍如何通过联合注意机制和带偏置概率生成过程将主题模型信息引入到基本 ConvS2S 框架中。 5 结果和分析 ? 表 4：模型在 Gigaword 语料库上生成的摘要示例。...表 7：模型在中文语料库 LCSTS 上生成的摘要示例。D：源文档，R：参考摘要，OR：引入强化学习的 ConvS2S 模型的输出，OT：引入主题模型和强化学习的 ConvS2S 模型的输出。
提取摘要分几步 Praveen Dubey首先面临的是方法选择的问题。通常生成文章摘要有两种方法：抽象法、提取法。 抽象法基于语义理解选择措辞，概括文章内容以生成新的较短文本。...在文章中，作者使用无监督学习的方法，基于相似度矩阵，来生成排名来找到句子的相似性并对它们进行排名。这样做的还有一个好处是，不需要使用项目前训练和构建模型。...概率起来就是：输入文章→拆分成句子→删除停止词→建立相似度矩阵→基于矩阵生成排名→选择前N个句子进行汇总。 安装教程 接下来，将按照以上步骤创建属于你自己的摘要生成器。...导入必要的软件库 从自然语言工具包NLTK中导入停止词（stopwords），安装numpy等依赖库。...传送门 项目地址： https://github.com/edubey/text-summarizer 文本摘要技术简要概述： https://arxiv.org/abs/1707.02268v3 自然语言生成的现状调查
【新智元导读】本次谷歌开源的TensorFlow主要用于文本中的信息提取，并生成摘要，尤其擅长长文本处理，这对自动处理海量信息十分有用。这一模型当下最典型的例子是新闻报道标题自动生成。...能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，这也是谷歌大脑（Google Brain）团队的一个长期目标。 对于机器来说，摘要也可以用作一个有趣的阅读理解测试。...为了推动这一研究，我们开源了在Annotated English Gigaword ——一个摘要研究中常用数据库中执行生成新闻标题任务的Tensor Flow模型代码。...正如我们所见，有时候，提取的限定，会使得生成的摘要很奇怪，或者从语法上很不通。 另一种办法简单地提炼摘要，正如人类所做的那样，这种方法中，不要加入提取限定，并允许重新措辞，这被称为概括型摘要。...需要强调的是，我们能够训练这样的模型，来为新闻报道生成很好的标题。我们提供的例子中，这一模型在阅读文章好，写出了非常适合的标题。 先要了解这一模型能产出什么，你可以查看下文的一些例子。
1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改....主要分为模型训练(train)和生成摘要(decode)两部分讲解. 2.1 模型训练(train) NAM这个模型是纯数据驱动, 我们喂给它的训练集数据是由一系列{正文: 摘要}对组成....路径所经历的所有节点即为摘要的单词. 如果这中间遇到了停止符, 摘要就是从到, 如果没有出现, 摘要的最大长度就是NN....最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum
:应用、引导生成、统计速率和优化 https://arxiv.org/pdf/2404.07771 摘要 扩散模型是一种强大且通用的生成人工智能技术，在计算机视觉、音频、强化学习和计算生物学领域取得了巨大成功...2.2 条件扩散模型 条件扩散模型生成的样本类似于未条件化的样本，而主要的区别是增加了条件信息。我们将条件信息表示为y。然后，条件扩散模型的目标是从条件数据分布P(·|y)中生成样本。...为了生成与提示一致的图像，条件扩散模型是使用包含图像和文本摘要对(xi, yi)的大量注释数据集进行训练的。文本yi将被转换为词嵌入，并作为条件扩散模型的输入。...4.3.2 分布估计的样本复杂性 扩散模型的分布估计理论在[169]和[170]中从渐近统计学的角度进行了探索。这些结果没有提供明确的样本复杂性界限。...我们观察到，随着引导强度 η 的增加，生成的条件分布将其概率质量从其他分量更远地移开，大部分质量集中在较小的区域。 [180] 中的结果从理论上表征了在高斯混合模型的背景下，强度对扩散模型的影响。
摘要DeepSeek 作为一款强大的自然语言处理（NLP）模型，能够在文本摘要、情感分析、对话生成等任务中提供出色的表现。...DeepSeek 作为一个高性能的 NLP 模型，在文本处理领域具有广泛的应用潜力。本文将通过多个案例分析和代码示例，展示如何利用 DeepSeek 进行文本摘要、情感分析和对话生成。...DeepSeek 在 NLP 任务中的应用文本摘要文本摘要任务旨在从长文本中提取关键信息，以简要的形式呈现核心内容。应用场景资讯摘要：快速生成新闻、学术论文、产品文档的简要概述。...（LLM）的出现极大地推动了文本理解和生成能力的提升。"""...A2: 可以通过微调模型、结合领域知识、数据清洗等方式提高准确性。总结本文介绍了 DeepSeek 在文本摘要、情感分析和对话生成中的应用，并提供了相应的代码示例。
构建聊天界面以汇总文本和 PDF，我们可以快速利用我们的 python 知识来实现和部署文本摘要聊天机器人，使用预训练的 AI 模型和前端框架 gradio。...1.实现模型加载首先，我们在 python 脚本中导入pipeline，负责加载和调用 AI 模型：from transformers import pipelinemodel_checkpoint =...article, we will see why cats are so overwhelmingly cute...”）和None（代表来自聊天机器人的消息，尚未编写）让我们看看如何使用历史记录来生成文本...我们将输出摘要流式传输为聊天机器人响应现在构建多模态聊天机器人：with gr.Blocks() as demo: chatbot = gr.Chatbot( [[None, "Hi...，在 localhost：7860 上能够看到聊天机器人，现在我们的摘要助手正在工作了，我们可以通过它来总结我们的文档了！
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion...需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以我决定寻找替代方案，并偶然发现了 Hugging Face 的一条新闻，他们发布了一个扩散模型的包diffusers...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
本论文的主要贡献包括： 我们提出了结合多步注意力机制和带偏置生成机制的方法，将主题信息整合进了自动摘要模型中，注意力机制能引入上下文信息来帮助模型生成更连贯、多样性更强和信息更丰富的摘要。...我们在三个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明引入主题模型和SCST强化学习方法的卷积神经网络能生成信息更丰富更多样化的文本摘要，模型在数据集上取得了较好的文本摘要效果。...引入主题模型的多步注意力机制 主题模型是一种用于发现源文章集合中出现的抽象主题思想或隐藏语义的统计模型。...现在我们介绍如何通过联合注意机制和带偏置概率生成过程将主题模型信息引入到基本 ConvS2S 框架中。 结果和分析 表 4：模型在 Gigaword语料库上生成的摘要示例。...表7：模型在中文语料库LCSTS上生成的摘要示例。D：源文档，R：参考摘要，OR：引入强化学习的 ConvS2S 模型的输出，OT：引入主题模型和强化学习的 ConvS2S模型的输出。
你好，我是郭震 简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。 而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。 生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。
令N是所有id，如果从top-1到top-N都统计一遍，得到了对应的precision和recall，以recall为横坐标，precision为纵坐标，则得到了检测中使用的precision-recall...4 图像生成评价指标 当我们要评估一个生成模型的性能的时候，有2个最重要的衡量指标。...(1) 确定性：生成模型生成的样本一定属于特定的类别，也就是真实的图像，而且必须要是所训练的图片集，不能用人脸图像训练得到了手写数字。...除此之外，还会考虑分辨率等，因此评价生成模型也需要从这几个方向着手。...不过Inception Score也有缺陷，因为它仅评估图像生成模型，没有评估生成的图像与原始训练图像之间的相似度，因此虽然鼓励模型学习了质量好，多样性好的图像，但是却不能保证是我们想要的图像。
我们很高兴能有机会促进对深度生成模型（DGM）的广泛层面的思想交流，这次研讨会将涉及从理论性质、方法论到实践和现实应用等多个层面。...与将这些方法看成区别显著的建模／学习范式的文献不同，本文提出的统一视角可以带来理论和统计上的优势，例如，它可以： 为不同模型的行为提供新的洞察。...相反，VAE 假定了一个显式的生成模型： x ~ p(x|z; θ), z ~ p(x) 这里 x 是从显式生成分布 p(x|z; θ) 上采样得到的，可以显式地计算 x 的似然度。...例如，隐式生成模型（如 GAN）只需要在生成过程中进行采样，无需显式的似然估计。其中隐变量的先验分布的使用方式和实证数据分布一样，即涉及从分布中采样。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.00550.pdf 摘要：近年来，深度生成模型取得了令人瞩目的成功。
本文将详细探讨语言模型的发展历程，涵盖从统计模型、神经网络语言模型，到预训练语言模型和大语言模型的演进过程。...通过回顾这一发展历程，我们可以更好地理解语言模型如何从基础的任务求解逐步走向复杂任务的解决，成为当前人工智能技术不可或缺的一部分。...语言模型的发展历程 语言模型的研究起源于自然语言处理的核心问题——如何使计算机理解和生成自然语言。...1.1 统计语言模型（Statistical Language Model, SLM） 统计语言模型是语言模型的第一个发展阶段，它使用统计方法对语言进行建模。...小结 语言模型从最初的统计语言模型，到神经语言模型、预训练语言模型，直至今天的大语言模型，经历了显著的技术进步。
这就是谷歌发布的“天马”（PEGASUS）模型，它专门为机器生成摘要而生，刷新了该领域的SOTA成绩，并被ICML 2020收录。 ?...从填空到生成摘要 PEGASUS的全称是：利用提取的间隙句进行摘要概括的预训练模型（Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization...就是设计一种间隙句生成的自监督预训练目标，来改进生成摘要的微调性能。 在之前的NLP研究中，自监督预训练对下游的目标并不清楚，可能是文本生成、也可能是摘要提取，模型倾向于通用性。...这样一项具有挑战性的任务促使模型学习发现一般事实的能力，以及学习如何提取从整个文档中获取的信息。 ? 谷歌发现，选择“重要”句子去遮挡效果最好，这会使自监督样本的输出与摘要更加相似。...谷歌将模型生成的摘要和人类提取的摘要放在一起，给用户进行评估。在3个不同数据集上进行的实验表明，打分的人有时会更喜欢机器生成的摘要。 ? ? 当然，“天马”模型并非没有缺点，谷歌就找到了一个bug。
2018年M4的结果表明，纯粹的“ ML”方法在很大程度上胜过传统的统计方法，这在当时是出乎意料的。在两年后的M5[1]中，最的高分是仅具有“ ML”方法。...如果输入包含N个变量，组织成T个时间步，则生成的时空序列将具有(NxT)标记。下图3更好地显示了这一点: 论文指出:“(1)包含时间信息的多元输入格式。解码器输入缺少(“?”)...(2)时间序列通过一个Time2Vec层，生成一个代表周期性输入模式的频率嵌入。(3)二进制嵌入表示该值是作为上下文给出的还是需要预测的。...这就引出了我们要介绍的最后一个模型TSFormer，该模型考虑了两个视角，我们讲从输入到输出将其为四个部分，并且提供Python的实现代码（官方也提供了），这个模型是刚刚发布不久的，所以我们才在这里着重介绍它...self.output_channel, -1) assert output.shape[-1] == L / self.P return output 以下是生成遮蔽的函数
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...DALL-E与GPT-3非常相似，它也是一个transformer语言模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。它可以编辑图像中特定对象的属性，正如你在这里看到的。...这里，我们把老鹰换成了狐狸，这就是生成的结果。 ? 当然，一个简单的标题就能产生无数似是而非的图像，如果你想到一幅“日出时坐在田野里的狐狸的彩画”，没人知道你脑子里想的是什么。...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。
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