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详解Latte：去年底上线的全球首个开源文生视频DiT
（1）Latte 整体模型结构设计探究 图 1. Latte 模型结构及其变体 作者提出了 4 种不同的 Latte 变体 (图 1)，从时空注意力机制的角度设计了两种 Transformer 模块，同时在每种模块中分别研究了两种变体（Variant） Latte 不同尺寸模型规模 图 9. Latte 与 SoTA 视频质量评估 文生视频扩展 为了进一步证明 Latte 的通用性能，作者将 Latte 扩展到了文生视频任务，利用预训练 PixArt-alpha [4] 模型作为空间参数初始化 后续计划通过扩大规模验证 Latte 生成能力的上限。
66010编辑于 2024-04-12 - 来自专栏OpenMMLab
Latte专场：深度解析视频生成与训练技术的最新进展
书生筑梦（Vchitect） 视频生成大模型 最后，会和大家介绍一下最新的文生视频 DiT 模型 -- Latte，并展望视频生成发展的未来。 视频 DiT 模型 -- Latte XTuner 长序列训练解决方案 及其在 Latte 中的应用 在生成式 AI 领域，长文档摘要和视频生成等任务都需要模型具有超长上下文的能力。 促进生成式 AI 领域的发展，XTuner 开发了一套超长上文训练解决方案，研究人员在自己的项目中，只需加入几行代码，就可以训练超长上下文的模型，本次分享将围绕 XTuner 长序列训练解决方案及其在 Latte
53210编辑于 2024-04-14 - 来自专栏ZXand618的ECharts之旅
自定义图例事件
准备过滤原始数据的函数 arrFilter()： datasetSource = [ ['product', '2015', '2016', '2017', '2018'], ['Matcha Latte ; } res = res.concat([{ type: 'line', name: 'Matcha Latte true) { datasetSourceNew = [].concat(datasetSource); } else if (params.selected['Matcha Latte /Milk Tea」和「Cheese Cocoa/Walnut Brownie」都选中：使用原数据源 「Matcha Latte/Milk Tea」和「Cheese Cocoa/Walnut Brownie 」都未选中：使用空数据源 「Matcha Latte/Milk Tea」和「Cheese Cocoa/Walnut Brownie」只有一个被选中：通过 arrFilter() 筛选原数据源 最后更新图表
68330编辑于 2022-04-10 - 来自专栏实战docker
quarkus依赖注入之八：装饰器（Decorator）
，有两件事必须要做：装饰类要用注解Decorator修饰，被装饰类要用注解Delegate修饰 因此，Latte被注解Decorator修饰，Latte的成员变量delegate是被装饰类，要用注解Delegate 的差不多，都用了注解Decorator和Delegate，目的是为了做Latte的装饰器 要重点关注的是成员变量delegate，其类型、名称、注解，都和Latte的delegate一模一样： @Delegate ，如何才能保证Latte的delegate注入的是Espresso，而CaramelMacchiato的delegate注入的是Latte呢？ 此刻就是注解Priority在发挥作用了，CaramelMacchiato和Latte都有注解Priority修饰，属性值却不同，属性值越大越接近原始类Espresso，如下图，所以，Latte装饰的就是 类型，Latte的成员变量delegate是Espresso类型，都按照咱们的预期准确注入了 紧接着再做个尝试：将Latte的注解Priority的属性值改小，小于CaramelMacchiato
89020编辑于 2022-05-06 - 来自专栏HyperAI超神经
全球首个开源文生视频 DiT 模型 Latte 一键部署
编辑：李宝珠，三羊 上海人工智能实验室开源了全球首个文生视频 DiT—— Latte，作为一款与 Sora 技术相似的自研模型，Latte 可以自由部署，应用于影视动画制作、游戏开发和广告设计等领域，对于想要探索文生视频技术的小伙伴来说 ，开源的 Latte 无疑为大家提供了可供实践的机会。 作为一款与 Sora 技术相似的自研模型，Latte 可以自由部署，对于想要探索文生视频技术的小伙伴来说，开源的 Latte 无疑为大家提供了实践的机会。 Latte 模型结构及其四种变体 (a, b, c, d) 首先，Latte 通过预训练的变分自编码器 (VAE) 将输入视频编码为潜在空间中的特征，并从中提取出 Tokens 。 保存后，新建一个终端页面，输入「cd Latte」并按下回车键后进入「Latte」目录。输入「bash sample/t2v.sh」即可生成高清视频。
59010编辑于 2024-06-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.22
2.Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation 标题：Latte：用于视频生成的潜在扩散变压器 作者：Xin Ma, Yaohui 摘要： 我们提出了一种新颖的潜在扩散变压器，即 Latte，用于视频生成。 Latte 首先从输入视频中提取时空标记，然后采用一系列 Transformer 块对潜在空间中的视频分布进行建模。 此外，我们将 Latte 扩展到文本到视频生成 (T2V) 任务，其中 Latte 取得了与最新 T2V 模型相当的结果。 我们坚信，Latte 为未来将 Transformer 纳入视频生成扩散模型的研究提供了宝贵的见解。
32010编辑于 2024-01-22 - 来自专栏Linux驱动
46.Linux-创建rc红外遥控平台设备,实现重复功能(2)
所以代码如下: #include <media/rc-map.h> #include <linux/module.h> static struct rc_map_table latte_key[] = = { .map = { .scan = latte_key, .size = ARRAY_SIZE (latte_key), .rc_type = RC_TYPE_NEC, //编码类型为NEC (void) { return rc_map_register(&latte_map); } static void __exit exit_rc_map_latte(void) { rc_map_unregister(&latte_map); } module_init(init_rc_map_latte) module_exit(exit_rc_map_latte
1.7K20发布于 2018-10-15 - 来自专栏AI.NET极客圈
Kubernetes 服务发现
，且访问端口为 8080）： LATTE_SERVICE_HOST=10.100.251.57 LATTE_SERVICE_PORT=8080 Docker Link 环境变量形如（假定服务名为 latte ，且访问端口为 8080）： LATTE_PORT_8080_TCP_ADDR=10.100.251.57 LATTE_PORT_8080_TCP_PORT=8080 LATTE_PORT_8080_TCP_PROTO =tcp LATTE_PORT=tcp://10.100.251.57:8080 LATTE_PORT_8080_TCP=tcp://10.100.251.57:8080 可以通过进入 Pod 的终端， 假定有一个 cafe 命名空间下名为 latte 的 Normal Service，开放了名为 http 的 TCP 端口 8080，kube-dns 会为其生成以下的 A 记录和 SRV 记录： latte.cafe.svc.cluster.local _tcp.latte.cafe.svc.cluster.local. 30 IN SRV 10 100 443 latte.cafe.svc.cluster.local.
2.2K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏信数据得永生
Kali Linux 无线渗透测试入门指南 第六章 攻击客户端
6.2 Caffe Latte 攻击 在蜜罐攻击中，我们注意到客户端会持续探测它们之前连接到的 SSID。 Caffe Latte 攻击由 Vivek 发明，它是这本书的作者之一，并且在 Toorcon 9, San Diego, USA 上演示。 在下一个练习中，我们将使用 Caffe Latte 攻击从客户端获取网络的 WEP 密钥。 这就是 Caffe Latte 攻击的力量。 基本上，WEP 接入点不需要验证客户端是否知道 WEP 密钥来获得加密后的流量。 6.4 Hirte 攻击 我们已经看到了如何实施 Caffe Latte 攻击。Hirte 攻击扩展自 Caffe Latte 攻击，使用脆片机制并允许几乎任何封包的使用。
1.5K40编辑于 2022-12-01 - 来自专栏sktj
python 文本和字节序列
Handling a string with cp1252 symbols: >>> order = '“Herr Voß: • ½ cup of Œtker™ caffè latte • bowl of açaí.”' >>> shave_marks(order) '“Herr Voß: • ½ cup of Œtker™ caffe latte • bowl of acai.”' >>> shave_marks_latin (order) '“Herr Voß: • ½ cup of Œtker™ caffe latte • bowl of acai.”' >>> dewinize(order) '"Herr Voß: - ½ cup of OEtker(TM) caffè latte - bowl of açaí."' >>> asciize(order) '"Herr Voss: - 1⁄2 cup of OEtker (TM) caffe latte - bowl of acai."'
88720发布于 2019-07-31 - 来自专栏机器学习与系统
ArchLinux Plasma 简洁优雅桌面环境设置
dock 栏 dock 栏使用 KDE 开发的 latte-dock[4]，设置起来也非常方便，我把设置导出到文件中了，方便配置，需要的可以参考 我的 dotfiles 仓库[5] 中找到kde-plasma-setting /assets/plasma.layout.latte文件导入到 dock 中即可。 https://github.com/vinceliuice/McMojave-circle [3] 链接在此: https://unsplash.com/photos/y0i1lh-T0_w [4] latte-dock : https://github.com/KDE/latte-dock [5] 我的 dotfiles 仓库: https://github.com/adolphlwq/dotfiles [6] PlasmaConfSaver
2.2K30编辑于 2022-05-16 - 来自专栏编程语言的世界
php设计模式(十一)：装饰器模式（Decorator）
结构 MilkTea：原本的对象和装饰共同的接口 示例中指：奶茶 Oolong、Latte： 原本的对象 示例中指：声声乌龙、幽兰拿铁 Decorator： 实现接口的装饰抽象类 Cream、…：具体的装饰 } public function price() { return 16; } } PHP Copy 幽兰拿铁 /** * 幽兰拿铁 */ class Latte { return $this->milkTea->price() + 4; } } PHP Copy 客户端使用 /** * 我点一杯 幽兰拿铁+ 奶油+ 开心果 */ $latte = new Latte(); $cream = new Cream($latte); $pistachio = new Pistachio($cream); echo $pistachio->name
42630编辑于 2023-09-18 - 来自专栏陈大剩博客专栏
php设计模式(十一)：装饰器模式（Decorator）
结构 MilkTea：原本的对象和装饰共同的接口 示例中指：奶茶 Oolong、Latte： 原本的对象 示例中指：声声乌龙、幽兰拿铁 Decorator： 实现接口的装饰抽象类 Cream、…：具体的装饰 声声乌龙'; } public function price() { return 16; } } 幽兰拿铁 /** * 幽兰拿铁 */ class Latte price() { return $this->milkTea->price() + 4; } } 客户端使用 /** * 我点一杯 幽兰拿铁+ 奶油+ 开心果 */ $latte = new Latte(); $cream = new Cream($latte); $pistachio = new Pistachio($cream); echo $pistachio->name
69020编辑于 2023-04-27 - 来自专栏Zephery
工厂模式
System.out.println("Coffee"); } } CoffeeType枚举 java
public enum CoffeeType {EXPRESSO, LATTE {
Drink coffee = null;
switch (type) {
case EXPRESSO: coffee = new Expresso();
case LATTE : coffee = new Latte();
}
return coffee;
}982110发布于 2018-03-12 - 来自专栏方球
echarts 从0到1
: [ // 第一列为 x轴分类 ['product', '2015', '2016', '2017'], // 以下为对应数据集合 ['Matcha Latte ', 43.3, 85.8, 93.7], // 每条数据与x类型字段一一对应, 等价: { product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': ['product', '2015', '2016', '2017'], source: [ // 数据集通过字段映射到图表上 { product: 'Matcha Latte // 分类行 ['product', '2012', '2013', '2014', '2015'], // 数据行 [ 'Matcha Latte 指定轴对应展示的数据 { dataset: { source: [ ['score', 'amount', 'product'], [89.3, 58212, 'Matcha Latte
1.7K30编辑于 2021-12-08 - 来自专栏静默虚空的博客
[算法题] 人民币大小写转换（阿拉伯数字和汉字转换）
****************************************** Project Code : Account File name : Author : Latte ----------------------------- History: Date Author Modification 20140703 Latte ******************** Func Name : ReplaceSubStr Date Created : 2014-07-03 Author : Latte ****************** Func Name : NumToChineseStr Date Created : 2014-07-03 Author : Latte
1.7K80发布于 2018-01-05 - LATTE latte也是PHP的模板引擎之一，它可简化你的工作并确保输出免受漏洞（如 XSS）的攻击。 latte是快速的：它将模板编译为优化的PHP代码。 latte是安全的：它是第一个引入内容转义帮助的PHP引擎。 latte是易用的：它有直观的语法帮助你轻松建立更好的网站。 latte语法是：来自专栏程序那些事儿
PHP八大模板引擎
}}
{{ form_errors(form.dueDate) }}-
{foreach $items as $item}
- {$item|capitalize
3.5K30编辑于 2023-07-24
dart系列之:dart中的异步编程
String> fetchUserOrder() => Future.delayed( const Duration(seconds: 2), () => 'Large Latte Future<String> fetchUserOrder() { return Future.delayed(const Duration(seconds: 2), () => 'Large Latte Future<void> fetchUserOrder() { return Future.delayed(const Duration(seconds: 2), () => print('Large Latte
《深入浅出Dart》Dart的异步编程
Future<String> fetchUserOrder() { // 模拟网络延迟 return Future.delayed(Duration(seconds: 2), () => 'Large Latte 的示例如下： Future<String> fetchUserOrder() { return Future.delayed(Duration(seconds: 2), () => 'Large Latte
你需要知道的几类npm依赖包管理
举个例子：（该例子来源于npm官网） 例子中，假设该包为tea-latte，它依赖于tea包。 正如你所见到的一样，tea-latte应该是tea的一个扩展插件，那么按照常理你在使用tea-latte的情况下你一定是已经依赖了tea的。 在npm1和npm2的情况下，会默认将tea安装，而在npm3的情况下，如果你在依赖tea-latte时，却没有依赖tea，那么npm会报错，提示你需要引入tea包。
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