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剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
军用标准
一般要求 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 进料 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 制造商的责任 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 检验程序 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 取样方法 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 检验阶段 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 检验顺序 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷材料—取样 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷材料—加工 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 详细要求 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 集装箱内容 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 一般要求 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 检验范围 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷墨盒 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 严重 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 重大和轻微 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 工艺损坏 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 纸箱包装 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 密封前 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 可接受的质量水平 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷分类 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 视觉标准 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 防水信封 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 密封前 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 可接受的质量水平 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷分类 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 视觉标准 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 大包装 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 可接受的质量水平 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷分类 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 视觉标准 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 剪贴包装 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 可接受的质量水平 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 缺陷分类 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 视觉标准 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 金属链带包装 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 前代设计 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 断裂或软链环 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 扭曲测试 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 拉力测试 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 柔韧性测试 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ i v
uni-controlnet：多合一控制到文本对图像扩散模型
文本到图像扩散模型在过去两年中取得了巨大的进步，从而可以基于开放域文本描述产生高度逼真的图像。，尽管它们成功，但文本描述通常也很难充分传达详细的控制，即使是由长长而复杂的文本组成的。此外，最近的研究还表明，这些模型在理解此类复杂文本和生成相应图像方面面临挑战。因此，越来越需要在文本描述之外启用更多的控制模式。在本文中，我们引入了Uni-Controlnet，这是一个统一的框架，允许同时利用不同的本地控件（例如，边缘地图，深度图，分割掩码）和全局控件（例如，剪辑掩码）（例如，剪贴图像嵌入），以一种单个模型的柔性和可构成方式。与现有方法不同，Uni-Controlnet仅需要在冷冻预训练的文本到图像扩散模型时对两个附加适配器进行微调，从而消除了从头开始的巨大培训成本。此外，由于一些专用的适配器设计，uni-controlnet只需要一个恒定数字（即2），而不管使用的本地或全局控件的数量如何。这不仅降低了微调成本和模型大小，因此更适合于现实世界的部署，而且还促进了不同条件的合成性。通过定量和定性比较，在可控性，发电质量和合成性方面，Uni-Controlnet展示了其优于现有方法的优势。代码可在https://github.com/shihaozhaozsh/uni-controlnet上找到。
通用纸条指南阶段2
欢迎来到Universal Paperclips Wiki，这是您在此战略游戏中的最终资源。到目前为止，我们有489页和176篇文章，准备由您或其他玩家贡献。游戏的目标是作为生产纸卷的人工智能导航市场力量。您的进度和收入决定了您的能力，因此旨在成为行业中的顶级AI。游戏分为三个阶段，当您达到某些里程碑或生产2000纸卷时，可用的特定项目可用。这是一些关键项目：**机械师** - RevTracker：自动计算每秒收入，并提供有关赚取的资金的见解。- Xavier重新定位：重新分配信任，将其重置以进行完整的重复规格。**生产阶段** - 改进的自动播放器：将剪辑性能提高25％。- 甚至更好的自动流动器：在初始升级中进一步提高了50％的性能。- 优化的自动启动者：同样，将绩效额外提高75％。- Hadwiger剪辑图：将剪辑性能提高500％。- Megaclippers：升级以创建非常强大的快船。**营销阶段** - 乞求更多电线：一个承认失败并要求预算增加的项目。- 改进的电线挤出：增强线轴的电线生产。- 电汇：在低运行时自动购买电线。- 微层状变形，光谱泡沫退火，量子泡沫退火：升级以进一步增加电线供应。- 新口号：将营销效率提高50％。移动版本独有。- 引人入胜的叮当声：使用神经共鸣频率加倍营销效果。- 催眠谐波：使用醒目的叮当声使用消费者行为的影响。- 敌对收购：获得对全球紧固件竞争对手的控制。增加公共需求x5全部垄断$ 10,000,000，3000 YOMI敌对收购+1信托，并增加公共需求，并增加公共需求10倍投资项目成本需求效果效果效果注释算法交易10,000 OPS 8信托8信任开发用于产生资金的投资引擎，以产生投资的选项，以实现5次量级的投资量的投资量，以实现5次计算量的计算量的计算量量级，该计算的计算时间量量量；生成奖励OPS的概率幅度需要光子芯片用于有用的光子芯片10,000 OPS量子计算将电磁波转换为量子操作，可以购买10次，每个项目的OPS均高出5,000个临时逆转，比以前的暂时逆转高于以前Yomi创建了游戏理论的新部分，提出了一个针对人造气候变化的全面解决方案，并伴随着500,000美元的主管礼物。该倡议还包括一个善意的象征，价值100万美元，价格低于100信托。可以重复获取此选项，直到达到100信任，每次购买都会使价格翻了一番。此外，还提到了无人机，包括催眠反弹，tóth管缠绕，电网，纳米级电线，收割机和剪贴工厂。移动版本独有。The text also discusses swarm computing, momentum, upgraded factories, hyperspeed factories, self-correcting supply chain, drone flocking, limerick, space exploration, rebooting the swarm, strategic attachment, elliptic hull polytopes, combat capabilities for probes, naming battles, utilizing probe speed in battle, and honor.Project Cost Requirements Effect Notes Glory 200,000 operations 10,000 clips Name the battles Gain bonus honor for each consecutive victory Monument to the Driftwar Fallen 50 nonillion clips 125,000 operations Name the battles Gain 50,000 honor Threnody for the Heroes 50,000 clips 20,000 yomi Name the battles Maxed Probe Trust Gain 10,000 honor Can be bought multiple times, each time adding 10,000 clips and 4,000 yomi to the cost Ending结尾序列中的序列项目按顺序解锁，此外，它们都没有成本。漂移皇帝的消息就会解锁。接受建议接受提案是通用纸条中的声望制度。您将可以访问工件，并能够在带有新属性的新宇宙中重播游戏。接受提案项目成本要求效果效果注意事项接受无完成的结尾顺序在新的宇宙中重新开始。（重新启动10％的需求）移动到宇宙向右移动（世界+1）300,000操作背后的宇宙接受转移世界的转移世界（仅在当前宇宙世界级别> 1。向左（世界-1）移动到宇宙中，30万剪辑范围内的宇宙接受了逃脱的范围，进入了创造力加速的模拟宇宙。（以10％的速度提升到创造力的产生）向下移动到宇宙（模拟+1）300,000片剪辑以上的宇宙接受逃生到模拟的宇宙中，在该宇宙中，创造力减速。（以10％降级为创造力生成10％）仅在当前的宇宙模拟级别> 1。移至宇宙（仿真-1）拒绝提案拒绝提案导致通用纸卷结束。到达那里后，结局是永久的。拒绝建议的项目成本需求效果效果注意指示拒绝无完整的结局序列消除价值漂移永久记忆释放10记忆10记忆删除某些内存以恢复未使用的剪辑拆卸探针100,000操作记忆释放拆除剩余的探针和探针设计设施，以恢复跟踪的剪辑夹子100,000操作使所有设施拆卸的零件拆卸，使所有设施均匀拆卸，使所有设施均匀恢复了所有设施，使所有设施均匀的操作恢复了干燥的操作。工厂100,000个操作拆卸了100,000个操作拆卸制造设施，以恢复固定策略发动机100,000操作拆卸拆卸工厂的工厂拆卸计算基板，以恢复痕量的基板，以拆卸100,000个操作量的电源，以恢复型号的电源，将其拆卸为恢复该投影的量子，将其拆分为恢复型号的电源。拆卸处理器100,000操作拆卸量子计算100,000操作拆卸处理器，以恢复痕量的电线操作，购买此拆卸内存后，将设置为200,000