AI绘画的技术突破与应用领域 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JozxwojwhiUwftkgyPucig9dnvP/a33D模型绘画：使用3D模型和渲染技术创作三维图像。 这些现代绘画技术 ... 这个代码实例定义了一个基于TensorFlow的GAN，包括生成器和判别器的定义，以及训练GAN的函数。
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艺术与算法融合：GMPIS 的空间美学探索 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XMbaw5uqXirFMmkfdKlcMftBnse/a9将传统图形学中的渲染方程逆向求解，使生成器能够从2D图像反推3D结构。这就像通过影子倒推物体的形状，但GMPIS能做到百万倍速的实时推理。 四、攀登三维之巅的挑战. 4.1 ...
快速上手多维表格
https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/697278684206-%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%E5%A4%9A%E7%BB%B4%E8%A1%A8%E6%A0%BC2025年6月4日 ... 快速上手多维表格 · 通过函数公式，灵活数据计算 · 开启自动化：点击数据表右上角自动化按钮，选择创建自定义流程 或推荐流程，设置触发条件和执行操作，多维 ...
Photoshop：图像编辑、创意构思、3D 设计及更多领域的强大创新
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三维可视化布局怎样避免视角重叠与信息遮蔽？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/C5wFwlqioipSAzkrnK3chseunhd/ad这个函数堪称可视化界的乐高大师🧩，通过数字矩阵编织出千变万化的图形拼图。当遇到复杂的数据关系时，一个精妙的矩阵设计能让散点图、热力图与箱线图跳起优雅的华尔兹💃。
Stable Diffusion基础概念剖析：采样器和采样步数的影响
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DALL·E 模型的文本生成图像效果好吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XbkKwD9tZiCblskNBXicxqOznyd/an机器学习机器学习概述： 机器学习由三部分组成，分别是表示、评价和优化。 表示：建立问题与数据的抽象模型评价：设定目标函数及劈个年纪爱模型性能优化：求解目标函数在 ...
MNIST数据集的可视化有何意义？ - 飞书文档
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DreamFusion：基于NeRF的神奇模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KviywVYBkinDr5kc94zc3gVwnnd/ad2023年7月8日 ... ... 器的输出做梯度更新。 ... 阶段2：训练transformer来建模$p_\psi(z|y) $ ，使用图文配对数据集。 对文字调用BPE编码，得到$y $. 对图片调用dVAE图片编码器，得到 ...
图像表示学习未来能否重建任何事物？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SbjzwWWAai9iBtkg6h6cJWUSnvh/an图像 · 你的扩散模型实际上是一个零样本分类器（Li等人，2023年）。 · 要点：一个预训练的文本到图像的模型可以像CLiP一样用作零样本分类器，只是相似度函数更昂贵。