计算机网络协议的三个要素： (1) 语法：信息的格式，协议数据单元(PDU，protocol data unit，由0，1组成的数据块)的结构或格式，包括哪些字段以及字段的作用； (2) 语义：某些信息位组合的含义...接受方从底层向高层逐层剥离数据部分的内容，称为拆包。在拆包的过程中，对等层之间彼此理解协议，实现了对等层之间的理解。 ?...这些数据单元之间的关系和数据传输如图： ? n+1层通过接口(SAP)将一个接口数据单元(IDU)传递给n层，其中接口数据单元(IDU)由服务数据单元(SDU)和接口控制信息(ICI)组成。...再发送端协议数据单元(PDU)经过上层向下层的逐层封装，在物理层构成了二进制流，通过传输介质，经通信子网到达接收端，再经过由底层向上层的逐层拆封，每一层去掉该层的协议头，进行拆包。...运输层用一个叫做“端口地址”的标识来区分主机上运行的多个应用进程，端口地址为运输协议数据单元的一个字段。端口地址和IP地址一起构成了套接字，用于标识和区分主机上运行的多个进程连接。
这两个问题涉及到数据在传输过程中的组织和解析。 粘包（Packet Concatenation）： 定义： 粘包指的是发送方发送的多个小数据包在接收方看来被组合成一个大的数据包。...拆包（Packet Fragmentation）： 定义： 拆包是指接收方接收到的数据包过大，被拆分成多个较小的数据包。 原因： 数据包在传输过程中可能被分割，到达接收方时需要重新组装。...TCP作为传输层协议并不不了解上层业务数据的具体含义，它会根据TCP缓冲区 的实际情况进行数据包的划分，所以在业务上认为是一个完整的包，可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也有可能把多个小的包封装成...这个方法的主要作用是根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。...通过以上代码，DelimiterBasedFrameDecoder可以根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。这样，就可以在后续的处理器中逐个处理这些帧了。
帧预测P帧，再由I帧和P帧预测B帧; 数据传输：最后将I帧数据与预测的差值信息进行存储和传输。...这种方法通过对帧中每个宏块内较小的像素块进行连续预测，通过一组不同方向上的相邻块来预测当前块，可以大大减少I帧所占的数据位并保持较高的质量。...然而，如果视频中存在大量物体运动的话，差分编码将无法显著减少数据量。这时，可以采用基于块的运动补偿技术。...基于块的运动补偿考虑到视频序列中构成新帧的大量信息都可以在前面的帧中找到，但可能会在不同的位置上。所以，这种技术将一个帧分为一系列的宏块。...单元，是无法一次通过RTP发送的（RTP的MTU为1500），所以必须要拆包，将较大的NALU拆分为FU-A包。
所以在我们公司的游戏开发中，需要一张将整个 Gif 动图的每一帧拆出来的图片拼成一张精灵图交给前端，由他们来使用 JS+CSS 的能力动态地循环我们拆帧后的图片，从而形成动图的效果。...比如我们测试的这张图片就有 51 帧。 然后计算精灵图的行和列以及相应需要的宽高，比如我们以 5 列为基准，也就是一行放五张拆帧出来的图片，这样一共需要 11 行才放得下最后生成的精灵图。...然后就是一个循环，也就是循环那 51 张拆帧出来的图片，使用 nextImage() 不断地获取原始 GIF 图中的下一帧图片，并将他们组合保存在上面新建的背景图片中，每一帧的图片位置也是通过单帧图片的宽高与行列情况计算出来的...输出的图片就是下面的这个样子： 组合成动态 GIF 图 以上的业务功能是我在开发中实际使用过的功能，当然，除了可以对 GIF 图进行拆帧之外，我们也可以将多张图片组合成一个动态的 GIF 图。...它的第二个参数是指定是否将图片保存到一张图片中，如果是 false 的话，就类似于拆帧的效果，不过会将图片一张一张的分开保存，比如 52-1.gif 、 52-2.gif 这样。
本文的贡献在于： 首先，提出了一种质量驱动的 3D 块缓存，以减少“空洞”伪影。 其次，通过基于 LSTM 的模型提高了动态前景物体的预测质量。...论文方法 在ZGaming中，一帧被分为静态背景和动态前景。对于静态背景，客户端存储多个已播放的帧，并使用这些历史帧以及最近接收的帧作为 DIBR 的参考帧。...该数据集是唯一满足论文要求的公开数据集：长时间的游戏记录、深度图、掩模图和视点。在实验中，数据集分为 57 个训练视频和 44 个测试视频。...鲁棒性 ZGaming 包含一些基于预测的模型，这些模型可能存在预测误差。为了量化预测误差的影响，本文计算了 ZGaming 与基线之间的逐帧质量差异，如下图所示。...服务器端预测 将 LSTM 推理分载到服务器会带来以下限制： 首先，服务器端预测可能会导致额外的带宽使用。服务器需要在多个时间点预测其帧并将其预取到客户端。前景帧的倍增会导致传输期间额外的带宽使用。
交错帧平滑器通过在选定的连续时间步骤上交错插值来消除整个视频的闪烁。 如图所示，每个时间步骤的操作通过插值中间帧平滑交错的三帧片段，两个连续时间步骤的组合则平滑整个视频。...为了实现高效的长视频合成，我们还引入了一种分层采样器来生成具有长期连贯性的独立短片段。具体而言，长视频首先被分割成多个具有选定关键帧的短视频片段。然后，关键帧通过全帧交互预先生成以实现长期连贯性。...LDM基于一个扩散过程，每一步向数据添加噪声，然后通过去噪函数去除噪声。扩散过程进行到数据完全被破坏，只剩下高斯噪声。模型通过反向扩散过程生成新数据，从高斯噪声开始，逐步去除噪声。...这是通过将所有视频帧连接成一个“大图像”，然后使用基于注意力机制的Fully Cross-Frame Interaction来计算帧间交互来实现的。...在每个时间步中，将长视频分成多个短视频剪辑，并使用Fully Cross-Frame Attention预先生成关键帧以确保长距离的一致性。
（当然，这里可能生成一起奇奇怪怪的东西，因为这里对低维向量没有做出约束，自编码器通过将图片转化为数值编码再还原回图片的过程，可能导致对训练数据过拟合。...我们考虑将高楼大厦一步步地拆为砖瓦水泥的过程，当我们有了“拆楼”的中间过程后，我们知道拆楼的每一步是如何完成的，那反过来不就是建楼的一步？...假设一个批次有对（图像，文本）对，可以有 种组合方式，对比学习把原始数据集中的个组合作为正样本（下图对角线），把其他的 种组合作为负样本（下图非对角线）有了正负样本后，就可以按照分类的思路来训练，比如每一行就是个...当然，这样做的问题显然很大，因为没有考虑视频不同帧图片之间的关联，可能会导致生成的多帧图像很不连贯，串起来看就不像是视频了。...（选读） 既然是生成文本，自然就是类GPT的语言模型，做的就是下一个词预测；考虑到生成的文本是图像的描述，因此需要基于图像这个条件，也就是条件生成，要把 image 放进去 L(t)=\sum_j\log
这种独特的互补性促使我们将事件基信息引入现有的基于帧的跟踪器，以利用帧域和事件域的优势，提高在降级条件下的跟踪性能。...2.1.2 基于事件的目标跟踪 与基于帧的目标跟踪方法相比，只有少数尝试使用基于事件的相机进行目标跟踪。基于事件的跟踪通常可以分为基于聚类的和基于学习的跟踪器。...然而，将事件的好处纳入现有的基于帧的跟踪器需要解决两个挑战：（i）基于事件的相机报告异步每个像素的亮度变化，同时提取空间和时间信息是具有挑战性的；（ii）简单地组合事件和帧域会忽略其中一个域没有提供有意义信息的情况...4.2 数据集统计 与基于 RGB 的跟踪基准相比，事件基跟踪数据集的尝试较少。Hu 等人通过使用神经形态视觉传感器记录监视器，将现有的 RGB 基准数据集转换为基于 DVS 的数据集。...此外，我们尚未利用基于事件相机的高测量率来实现高时间分辨率的跟踪。利用高事件测量率实现更高的跟踪速度对许多实际应用来说具有吸引力。实现这一点的一种可能方法是根据一帧和随后捕获的事件生成潜在帧。
根据如何 warp 输入帧，基于流的视频帧插值算法可以分为前向 warp 和后向 warp 方法，但这些方法基本上都有过于复杂沉重和缺少对近似中间流的直接监督等缺点。...实验表明，RIFE 比现有基于流的视频帧插值方法要快得多，并且在多个基准上达到 SOTA。...首先，通过将输入帧馈入 IFNet，该算法直接估计中间流 F_t→0，然后使用线性运动假设近似 F_t→1： ?...结果表明，IFNet 生成了清晰的运动边界，而线性组合流出现了像素重叠和模糊的运动边界。 ? 如下表 1 所示，研究者将 IFNet 与当前的 SOTA 光流估计网络的运行时进行了比较。...目前基于流的模型通过需要运行两次才能得到双向流，而本研究中间流估计过程的运行速度较以往方法缩短了 6 至 30 倍。因此 IFNet 为开发实时流 VFI 算法提供了可能。 ?
，腾讯多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 ...为此，腾讯多媒体实验室基于自研的AIGC系列技术，通过腾讯云数据万象产品为广大客户带来足球比赛的智能剪辑能力，在没有人工剪辑参与的情况下自动生成赛事高光内容。...【数据集关键事件分布】 算法方面，我们设计了一个基于智能拆条和进球检测的多模态方案来完成智能剪辑。...【多模态智能剪辑方案】 智能拆条模块基于视频的图像序列和音频信息，通过子任务抽取多模态特征，再由事件检测模型定位各类关键事件。...在实际应用中，进球检测模块针对视频帧序列检测出比分牌位置，然后适当扩大边缘后再做文字检测获取当前帧比分数位置，通过多帧聚类得到当前比赛的比分数位置，最后利用文字识别技术获得比分序列，根据比分单边递增规则确认进球时刻
，多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 ...为此，腾讯多媒体实验室基于自研的AIGC系列技术，通过腾讯云数据万象产品为广大客户带来足球比赛的智能剪辑能力，在没有人工剪辑参与的情况下自动生成赛事高光内容。...【数据集关键事件分布】 算法方面，我们设计了一个基于智能拆条和进球检测的多模态方案来完成智能剪辑。...【多模态智能剪辑方案】 智能拆条模块基于视频的图像序列和音频信息，通过子任务抽取多模态特征，再由事件检测模型定位各类关键事件。...在实际应用中，进球检测模块针对视频帧序列检测出比分牌位置，然后适当扩大边缘后再做文字检测获取当前帧比分数位置，通过多帧聚类得到当前比赛的比分数位置，最后利用文字识别技术获得比分序列，根据比分单边递增规则确认进球时刻
如果一次请求发送的数据量比较大，超过了缓冲区大小，TCP就会将其拆分为多次发送，这就是拆包。...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并;例如，FTP协议;将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息;通过自定义协议进行粘包和拆包的处理...TCP协议粘包拆包问题是因为TCP协议数据传输是基于字节流的，它不包含消息、数据包等概念，需要应用层协议自己设计消息的边界，即消息帧(Message Framing)。...如果应用层协议没有使用基于长度或者基于终结符息边界等方式进行处理，则会导致多个消息的粘包和拆包。...，如果出现结尾标识，即人为的将粘包分开，如果一个包中没有出现结尾符，认为出现了分包，则等待下个包中出现后 组合成一个完整的数据包，这种方式适合于文本传输的数据，如采用/r/n之类的分隔符；另一种是采用在数据包中添加长度的方式
为进步标准化，我们将所有序列拆分为长度50帧的序列。也就是说：RealVSR数据包含500对LR-HR序列，每对序列包含50帧，每帧分辨率为 。...为进一步增强重建HR视频质量，我们提出一种基于多尺度边缘的GAN损失引导纹理生成。...Multi-scale edge-based GAN loss GAN常用于SISR中提升所预测HR的感知质量，已有方案往往将GAN损失直接作用全彩图像上，而这对于纹理生成可能还不够有效。...生成的对抗损失定义如下： 判别器的损失定义如下： Final Loss 基于上述损失，我们构建了两个版本的损失： 版本1: 聚焦于重建精确细节，组合如下： 版本2： 旨在进一步提升视觉感知质量...之前的自建数据集大多是基于单反构建，单反能够通过调节焦距的方式来采集成对的数据，难度相对要小一些；但是，手机视频想同步成比例对齐非常难。
B.帧分段在嘈杂的环境中，将较大的帧拆分为较小的片段可能会更有效，因此，如果某个片段损坏，则仅需要重新传输该片段。片段的布局也称为MAC协议数据单元（MPDU），与普通帧相同，如上图所示。...当设备支持动态分段（这是802.11ax的一部分）时，发送器可以根据分段阈值将帧拆分为多个分段。...例如，此攻击者指定的数据包可能是通过对受害者进行社会工程改造而在攻击者的服务器上加载无害资源而生成的。通过将资源托管在一个较长的URL上，生成的数据包将足够大，以便在传输之前将其分为两个片段。...工具支持45多个测试用例，并且在所有设备组合中，执行了上千个测试。B.非连续数据包编号图片一个常见的实现缺陷是设备不检查帧的所有片段是否具有连续的数据包编号，即例如，所接收的片段是否确实属于同一帧。...针对这些设备，即使使用旧的TKIP协议，也可能基于分段的攻击。H.将片段视为全帧某些实现，例如OpenBSD和ESP-12F，不支持A-MSDU或分段的帧。
但是交换机是通过学习连接的每个终端的 MAC 地址，将数据发送给对应的目的终端上，避免将数据发送到无关端口，提供网络利用率。这里说的交换机都是二层交换机。...框式交换机 框式交换机是指在机框内组合多个接口模块的交换机。可以根据需要选择端口数量和不同类型的接口模块，扩展性好，端口数量多。 在机框中可以添加电源、风扇等组成部分，再插入管理模块和接口模块。...生成树功能 为了避免二层环路，我们使用生成树协议（ STP ），让交换机知道对方的存在，具体做法是在交换机之间交换 BPDU 数据帧。详情可看《图解 STP 》和《图解 RSTP 和 MSTP 》。...链路聚合 链路聚合是将交换机的多条线路汇聚成一条逻辑线路在网络中使用。有多个称呼：端口聚合、链路捆绑、绑定等。 如果不使用链路聚合功能，直接将交换机的多个物理端口连接起来，可能会导致网络环路。...二层交换机提供了以数据帧的头部信息进行过滤的功能。具体过程是，先设置一个过滤条件，比如目的 MAC 地址、源 MAC 地址等，满足条件的数据帧通过，阻断不满足条件的数据帧。
在第二阶段，去除中间帧草图条件，使用关键点信息指导插值，从而仅使用起始和结束草图生成平滑连贯的动画。...认知地图生成和评估： 通过让Gemini-1.5 Pro基于视频输入预测对象的中心位置，生成认知地图，并评估这些地图的准确性。...为了无缝地容纳多个参考图像（服装和面部），我们将这些参考组织在单个图像中作为“资产库”，并使用参考 UNet 来提取外观特征。为了将外观特征注入到生成结果中的正确像素中，我们提出了主题绑定注意力。...FashionComposer通过组合性（compositionality）来实现这一点，允许用户自定义人物的外观、姿态和体型，并在一次处理中分配多个服装。...多视觉资产组合：通过参考UNet提取参考图像特征，并使用主体绑定注意力将这些特征注入生成结果中。 一致性人类图像生成：提出对应感知注意力和潜在代码对齐技术，以生成具有一致身份的人类相册。 4.
LFDM训练分为两个独立阶段：（1）无监督学习阶段，用于训练潜在流自动编码器以进行空间内容生成，其中流预测器用于估计视频帧对之间的潜在流（2）条件学习阶段，用于训练基于3D-UNet的扩散模型（DM）以进行时间潜在流生成...LFDM仅需要学习低维潜在流空间以进行运动生成，计算高效。 在多个数据集上进行了全面实验，证明LFDM始终优于现有技术。此外，展示LFDM可以通过简单微调图像解码器来轻松适应新领域。...此外，MOSO可以通过组合来自不同视频的对象和场景产生逼真的视频。...尽管在图像生成方面取得了成功，但将DPM应用于视频生成仍具有挑战，因为它面临高维度的数据空间。以前的方法通常采用标准扩散过程，在其中同一视频中的帧使用独立的噪声进行破坏，忽略了内容冗余和时间相关性。...本文通过将每帧噪声解决为在所有帧之间共享的基础噪声和沿时间轴变化的残余噪声，提出了一个分解扩散过程。去噪流程采用两个联合学习的网络相应地匹配噪声分解。
通过检查支撑当代T2V模型的基础算法，作者将它们分为三个主要框架：基于GAN/VAE的、基于扩散的，以及基于自回归的。...与此同时，W.A.L.T [9] 基于一个两阶段过程，结合了自编码器和一种新颖的 Transformer 架构。最初，自编码器将图像和视频压缩到一个低维潜在空间中，使得在组合数据集上的训练变得高效。...基于这些优点，作者将当前的研究工作分为三个方向：_扩展时长_、_更高分辨率_和_无缝质量_。...开发了双向跨帧注意力来相互影响不同的视频片段，从而促进找到长视频生成的兼容去噪路径。SEINE[23]采用了类似的方法，将长视频视为各种场景和不同长度的镜头级视频的组合。...这种方法使得可以生成时间连贯且上下文丰富的视频场景，与输入文本中描述的预期动作紧密对齐。ARTV [89]专注于一种创新方法，通过按顺序生成视频帧（每帧都基于前帧条件）来应对建模复杂长距离动作的挑战。
粘包拆包问题在数据链路层、网络层以及传输层都有可能发生。日常的网络应用开发大都在传输层进行，由于UDP有消息保护边界，不会发生粘包拆包问题，因此粘包拆包问题只发生在TCP协议中。...如果一次请求发送的数据量比较大，超过了缓冲区大小，TCP就会将其拆分为多次发送，这就是拆包。 关于粘包和拆包可以参考下图的几种情况： ?...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并；例如，FTP协议； 将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息； 通过自定义协议进行粘包和拆包的处理...小结 TCP协议粘包拆包问题是因为TCP协议数据传输是基于字节流的，它不包含消息、数据包等概念，需要应用层协议自己设计消息的边界，即消息帧（Message Framing）。...如果应用层协议没有使用基于长度或者基于终结符息边界等方式进行处理，则会导致多个消息的粘包和拆包。
通过使用可训练的损失函数，GAN 理论上可以处理多种输出模式，因为包含所有输出模式的生成器将欺骗鉴别器进而促成网络收敛。...., 2016），模式崩溃问题在条件生成设置中变得更加明显。 在本篇论文中，我们介绍一种新的允许在时间序列数据中进行鲁棒的多模式条件预测的网络架构。...它基于将未来状态分解为可从现状预测的确定性分量和由于未来模式不确定性的随机（或难预测）分量的简单直觉。通过训练一个确定性网络，我们可以以网络预测的形式获得这个因子分解，以及相对于真实状态的预测误差。...我们将这种方法应用于来自游戏、机器人操作和模拟驾驶的视频数据集，并且表明该方法能够持续为未来的视频帧产生多模式预测。...我们的方法使用一个快速且易训练的监督训练目标。我们在多个数据集的视频预测上下文中对其进行评估，实验证明它能够持续生成多种预测，而不需要在隐空间或对抗训练中交替进行最小化。
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