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变换器最新娱乐体验_变换7(2024年12月深度解析)

内容来源：我赢网所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

变换器

手撕AIGC核心算法七：视频生成控制模块 𐟌Ÿ 大家好，今天我们来聊聊视频生成领域的一个热门模型——Animate-Diff。这个模型在视频生成和3D生成方面有着广泛的应用，尤其是它的3DUnet适配改造后的TemporalTransformer模块。 TemporalTransformer模块详解 𐟕’ 首先，让我们来了解一下TemporalTransformer模块的核心部分。这个模块的主要作用是对视频帧进行时空变换，从而生成新的视频帧。它的实现主要依赖于3DUnet的适配改造。模块组成 𐟛 ️ TemporalTransformer模块主要由以下几个部分组成： norm：归一化层，用于数据的标准化处理。 proj_in：输入投影层，将输入数据映射到模型的内部空间。 transformer_blocks：变换器块，这里包含了多个注意力块和前馈网络，是模块的核心部分。 proj_out：输出投影层，将模型的内部空间映射回数据空间。前向传播函数 𐟓ˆ 模块的前向传播函数定义了数据的流动路径。具体来说，输入数据首先通过归一化层和输入投影层，然后进入一系列的变换器块进行处理。最后，通过输出投影层和残差连接，得到最终的输出结果。变换器块的设计 𐟧銊TemporalTransformer模块中的变换器块是关键部分。每个变换器块都包含了一个注意力块和一个前馈网络，以及相应的归一化层。注意力块负责捕捉输入数据中的时空关系，而前馈网络则负责进行非线性变换。运动模块的应用 𐟏ƒ‍♂️ 在实际应用中，TemporalTransformer模块通常与运动模块结合使用。运动模块负责根据输入的运动信息生成新的视频帧。具体的实现方式会根据不同的需求和场景有所不同。总结 𐟓 通过以上的介绍，我们可以看到TemporalTransformer模块在视频生成中的重要地位。它通过一系列的变换器块对输入数据进行时空变换，从而生成新的视频帧。希望这篇文章能帮助大家更好地理解这个模块的工作原理和实现细节。

【NeurIPS2024】强化学习梯度作为在线微调决策变换器的维生素「数据派thu的精心推荐」【NeurIPS2024】强化学习梯度作为在线微调决...

终于看到有人吐槽了： AI模型的版本名称太糟糕了，它们都是典型的工程师给内部项目命名的方式，完全不像是消费者产品。

西安微电子技术研究所混合集成电路技术进展西安微电子技术研究所（771所）在混合集成电路技术方面取得了显著进展。混合集成电路技术包括薄膜混合集成、厚膜混合集成、低温共烧多层陶瓷基板（LTCC）、多芯片组装及系统集成等多个方面。目前，该所的技术已经从传统的混合集成向多芯片组件（MCM）及系统级封装（SiP）等高级混合集成技术发展。在设计和制造方面，771所建立了两个中心：混合集成电路设计中心和航天MCM微组装中心。拥有薄膜国军标生产线、厚膜国军标生产线、DC/DC及功率集成生产线、LTCC多层基板生产线。具备薄膜线宽/间距20⵭/20⵭，厚膜线宽/间距100⵭/150⵭，厚膜多层布线6层，LTCC布线层数50层的工艺基板制造能力。此外，还具备3D MCM 组装密度200%，功率密度150W/in3的高功率密度组装能力。在混合集成电路设计方面，771所建立了先进的EDA设计、仿真平台，具备LTCC高密度布线基板设计、高精度模拟电路、功率电路和DC/DC变换器、热设计、结构设计等仿真能力。突破了SiP系统集成一体化设计、DC/DC抗辐照线路设计、动态快速响应设计、大功率电路驱动及防护设计，电磁兼容设计、高精度电流源设计等关键技术。在工艺技术方面，771所引进了8英寸全自动LTCC生产线，厚膜印刷技术实现了从单层印刷到多层印刷的转变，LTCC基板制备从10层提升到50层。突破了基板封装一体化结构设计制造、芯片叠层组装、基板叠层互连、阵列光电耦合器组装以及双面腔体组装等SiP系统集成模块工艺技术，组装效率达到200%，实现了SiP组装工艺工程化。此外，还突破了大功率芯片烧结、粗丝引线键合、DBC基板应用等工艺，使大功率电路的输出电流能力达到上百安培，组装功率密度从50W/in3提升到150W/in3。在产品方面，771所的产品结构从定制产品发展到了多系列通用产品，形成了SiP系列、抗辐照DC/DC变换器系列、通用DC/DC变换器系列、固态功率控制器SSPC系列、精密电流电压基准源系列、功率驱动系列、电子开关系列、隔离放大器系列、加速度计伺服电路、新一代冗余驱动器系列等产品。内部关键芯片可实现自行研制，实现自主可控。总之，西安微电子技术研究所通过不断的技术创新和工艺改进，不断提升混合集成电路的性能和可靠性，为我国的电子工业发展做出了重要贡献。

开关电源PCB 电磁兼容性的建模分析开关型变换器噪声的干扰路径为干扰源和被干扰设备提供了耦合条件，对其共模干扰和差模干扰的研究尤为重要。本文主要分析了电路主要元器件的高频模型以及共模和差模噪声的电路模型，为开关电源PCB 的EMC 优化设计提供有益的帮助。开关电源的共模干扰和差模干扰对电路的影响是不同的，通常低频时差模噪声占主导地位，高频时共模噪声占主导地位，而且共模电流的辐射作用通常比差模电流的辐射作用要大得多，因此，区分电源中的差模干扰和共模干扰是很有必要的。为了区分出差模干扰和共模干扰，我们首先需要对开关电源的基本耦合方式进行研究，在此基础上我们才能建立差模噪声电流和共模噪声电流的电路路径。开关电源的传导耦合主要有：电路性传导耦合、电容性耦合、电感性耦合以及这几种耦合方式的混合。

【EzAudio: Enhancing Text-to-Audio Generation with Efficient Diffusion Transformer】网页链接EzAudio：利用高效扩散变换器增强文本转音频生成。

「AI前沿速递」【Meta发布AI视频生成模型Movie Gen】Meta 今天发布了其 AI 视频生成模型 Movie Gen，称其为迄今为止最先进的媒体基础模型。 Movie Gen 是一个拥有 30 亿参数的变换器模型，能够从单一文本提示生成高质量、高分辨率的视频和图像。除了视频生成，Movie Gen 还包括一个 13 亿参数的音频模型，能够通过视频输入和文本提示生成与视频同步的高保真音频，涵盖环境音、背景音和音效，确保音质优良且视频与音频精确对齐。此外，Movie Gen 还具备编辑功能，可以通过生成的视频及文本指令执行局部编辑，如添加、删除或替换元素，或进行全局样式和背景的更改。 Movie Gen 还能够利用个人图像和文本提示，生成保留角色特征和自然运动效果的视频。就目前发布的演示视频来看，画面质量和动态效果和 Sora 无异，总体效果甚至优于 Runway、可灵等目前最主流的 AI 视频生成工具。来看效果↓(@零重力瓦力)零重力瓦力的微博视频

新能源汽车年检新规将从2025年3月1日起实施根据国家标准《新能源汽车运行安全性能检验规程》（GB/T 44500-2024），新能源汽车年检新规将于2025年3月1日正式实施。这一规定对新能源汽车的年检内容进行了重要调整，其中动力蓄电池的安全充电检测和电气安全检测将成为必检项目。新规不仅关注电池安全，还扩展到了新能源汽车的其他关键系统，如驱动电机、电机控制器和DC/DC变换器等。这些变化意味着新能源汽车的年检将更加全面和严格，旨在确保车辆的安全性能和环保标准。车主需关注这一变化，并提前做好准备，确保车辆按时进行年检。同时，这也提醒了车主在日常使用中更加关注车辆的安全性能和保养维护，共同营造一个安全、环保的出行环境。#百家快评#

「智慧观察」【国家标准：新能源汽车运行安全性能检验规程】国家标准《新能源汽车运行安全性能检验规程》发布，将于2025年3月1日正式实施。据悉，这将成为我国首部专门针对新能源车的安全检测标准，将成为新能源汽车年检的检验标准，不仅适用于纯电动汽车，也适用插电式混合动力（包含增程式）汽车，其中，动力蓄电池安全（充电）检测、电气安全检测将成为必检项目。《检验规程》明确要求，磷酸铁锂电池和三元锂电池的充放电最高温度分别不超过65℃和60℃。此外，可选检验项目中，新能源汽车驱动电机的温度不得超过175℃、电机控制器和DC/DC变换器的温度不得超过95℃。「新能源头条」《规程》聚焦安全性、针对性、可操作性的原则，基于三元锂、磷酸铁锂等主流动力电池技术状态，提出面向新能源汽车动力电池安全、驱动电机安全、电控系统安全和电气安全的检验项目，以及对应的检验方法和程序，以期为在用新能源汽车管理、维修、鉴定、二手车交易等环节的车辆检验提供技术支撑。

DeepSeek 开始搞多模态了。「ai」开源了一个多模态理解和生成一体的模型 Janus，既可以理解图片内容又可以生成图片。 Janus的核心创新是将视觉编码分为两个独立的部分:一个用于多模态理解,一个用于图像生成。这种解耦设计可以缓解理解和生成任务对视觉编码器的不同需求所带来的冲突,从而在两种任务上都实现更好的性能。它采用统一的自回归变换器架构来处理不同模态的输入。模型下载：huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B

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