应该是什么样他

Azieaxie50

美  应该是什么样图像的某种 “ 风格  更像是在思考他是比 N 更有前途的画家。也就是说enI 选择扩散模型这个范式来创造文生视频模型在当下属于开了个好头选择了一个有潜力的画家来培养。那么另一个疑问就出现了由于大家都知道扩散模型的优越性除了 enI 以外同样在做扩散模型的还有很多友商为什么 enI 的看起来更惊艳因为 enI 有这样一个思维我曾经在大语言模型上获得了非常好的效果、获得了如此巨大的成功那我有没有可能参考这个经验获得一次


新的成功呢答案是可以。 enI 认为之前在大语言模型上的成功得益于 en 可以翻 亚美尼亚 手机号码 译成令牌、标记、词元都可翻译为词元会更好理解一些en 可以优雅的把代码、数学以及各种不同的自然语言进行统一进而方便规模巨大的训练。于是他们创造了对应 en 的 “he  概念 块如果 en 翻译为词元理解的话he 或许可以被我们翻译为 “ 图块用于训练 r 这个视频模型。实际上在大语言模型中en 的应用之所以会如此成功还得益于 rnfrer 架构他与 en 是搭配着来的所以 r 作为一个视频

生成扩散模型区别于主流视频生成扩散模型采用了 rnfrer 架构。主流视频生成扩散模型较多采用 U-Ne 架构  也就是说enI 赢在了经验与技术路线的选择上。但是rnfrer 架构这个 “ 成功密码 人尽皆知在文字、图像生成上已经成为了主流为什么别人没想着在视频生成上用enI 就用了呢这源自另外一个问题rnfrer 架构中全注意力机制的内存需求会随着输入序列长度而二次方增长所以处理视频这样的搞微信号时计算成本会非常非常高。 通俗点说就是虽然用了 rnfrer 效果会好但所需的计算资源也是非常恐怖的这么做不是很经济。 当然enI 虽然拿各种融资拿到手软但也依然没那么财大气粗所以他们并没有直接猛砸资源而是想了另外一种方式