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技术博客分享

扩散模型中三种加入条件的方式Vanilla-Guidance,Classifier-Guidance-以及-Classifier-Free-Guidance

在生成过程中,模型从一个随机噪声开始,通过多次迭代去噪,最终生成有意义的数据,比如图像。这时候,如果需要生成特定类别的数据,比如生成猫的图像而不是狗的,就需要加入条件引导,控制生成的方向。这就是条件扩散模型的作用。而Classifier-Free Guidance则是在训练时,有时告诉模型生成猫,有时不告诉任何条件,然后在推理时通过调整条件和非条件的权重来加强条件的影响,比如让条件预测的权重更大,从而生成更符合要求的猫的图像。通过理解这三种方法的差异,可根据具体任务需求选择最适合的条件引导策略。

Mybatis-Generator-使用手册

MyBatis生成器(MBG)是MyBatis框架的代码生成工具。它支持为所有版本的MyBatis生成代码,通过解析数据库表(或多个表)结构,自动生成用于访问这些表的相关组件。这有效减轻了手动配置对象和配置文件以实现数据库表交互的初始繁琐工作。MBG主要致力于简化大量基础性的数据库操作——即常见的增删改查(CRUD)操作。但对于涉及联合查询或存储过程等复杂场景,仍需开发者手动编写SQL和对象。