扩散模型(DMS)已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是,将复杂的,潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务,以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM,并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络,因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配,这是一个简单的步骤,因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据,几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF,并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如,Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
地图、板子、表格等可以按照不同的复制率打印。当文档太大,无法在一帧内复制时,会从左上角、从左到右、从上到下依次拍摄,直至拍摄所需数量的帧。下图
GF 管路系统提供水处理行业整个流程的深入应用知识。根据应用领域,水处理流程面临不同的挑战,从保证高水质、提供可靠测量到确保严格监管。GF 管路系统的塑料管道解决方案可提高水循环效率,提高生产率,降低运营和总体成本。
COVVI-19是由SARS-COV-2病毒引起的一种传染性疾病,该病毒是冠状病毒家族的一部分。导致共同19的病毒可以通过气溶胶和感染者的呼吸液滴从一个人传播到另一个人。我们在日常生活活动中创建气溶胶和呼吸液滴,例如通过说话,咳嗽,呼吸,打喷嚏或唱歌。如果我们触摸病毒所搁置的物体,并且我们将未洗手的手伸到嘴,鼻子或眼睛,也可以传播。大多数感染该病毒的人会出现从呼吸道疾病的低到中等的症状,但是该病毒可以以不同的方式影响不同的人。有些人会严重生病,需要医疗咨询。
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