动画详解transformer模型

人工智能研究所 2023-08-03 18:43:50

CSDN 课程：动画详解transformer模型

...全文

85 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文详细介绍了CogVideoX-Fun项目，这是一个支持图文生视频的先进模型，能够拓展到256～1024任意分辨率生成。项目特点包括支持图文生视频、首尾图生成视频、最大720p 49帧视频生成、无限长视频生成以及完整的数据处理到训练pipeline代码开源。文章还深入探讨了技术储备，如Diffusion Transformer (DiT)、Stable Diffusion 3和EasyAnimate-I2V，并详细解析了算法细节，包括算法组成、InPaint模型、基于Token长度的模型训练和Resize 3D Embedding。此外，还提供了项目使用的详细指南，包括项目启动、文生视频、图生视频和视频生视频的操作步骤。

wav2lip checkpoint_path相关文件

Android ViewPager“卡片” 示例 Android 项目，演示如何实现可翻转以显示更多细节的“卡片”的 ViewPager。

多头注意力机制通过上一期的分享，我们了解了transformer模型中的多头注意力机制的概念，且通过7个attention注意力机制的变形，彻底了解了tranformer模型的多头注意力机制，哪里重点介绍了multi-head attention多头注意力机制中的Q K V 三矩阵。——1——Transformer模型注意力机制计算其实QKV矩阵的来历比较简单，如下视频动画讲解了QKV三矩阵的来历。

整个计算过程完全按照attention注意力机制的公式来计算，但是在NLP领域，我们输入模型的句子长度不完全一致，这就涉及到了pad mask矩阵，这也是为什么在多头注意力机制时，其transformer模型中的注意力是masked 的，因为我们需要把pad的地方mask掉，因此在做softmax前，我们需要添加mask，然后再进行softmax的计算，这样就避免pad的地方没有注意力。transformer模型第一个比较难理解的就是其位置编码了，位置编码作为NLP的时间维度，提供句子单词的位置信息。

动画详解Transformer模型以及变

4

社区成员

94

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

transformernlp 个人社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章