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to fgyAdmin(fgyAdmin) ,再来看看
hgknight
2002-04-28 10:27:06
原问题:http://www.csdn.net/expert/topic/678/678454.xml?temp=.5745966
对于VARCHAR2已经解决,可要是number(4)型,MaxLength还是返回-1而不是4,再帮帮忙吧
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to fgyAdmin(fgyAdmin) ,再来看看
原问题:http://www.csdn.net/expert/topic/678/678454.xml?temp=.5745966 对于VARCHAR2已经解决,可要是number(4)型,MaxLength还是返回-1而不是4,再帮帮忙吧
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ferrytang
2002-04-28
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扩散模型(Diffusion Models)是近年来生成对抗网络(GAN)之外的重要生成模型方向。其核心理念是通过逐步加噪和去噪的双向转换过程实现图像生成。具体而言,扩散模型先将清晰图像逐步加噪至纯随机噪声,再训练神经网络逆向清除噪声还原原图。这种基于渐进去噪的生成范式具有更高的数学可控性和生成稳定性,避免了GAN训练中的不稳定和模式坍塌问题。扩散模型基于马尔可夫过程构建数学框架,包括正向扩散和逆向生成两个过程。正向扩散将数据分布逐步转换为标准高斯分布,逆向过程则从高斯分布还原数据分布。模型通过变分推断和噪声预测网络实现高效训练,其损失函数与分数匹配方法等价。相比GAN、VAE等其他生成模型,扩散模型在训练稳定性、模式覆盖和生成质量方面展现出显著优势,尽管其采样速度较慢。理论分析表明扩散模型能完全覆盖数据分布,不存在模式崩塌,且随着扩散步数增加可提高采样质量。
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