В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.
В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
