扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
EchoMimicV2：阿里推出的开源数字人项目，能生成完整数字人半身动画
EchoMimicV2是阿里蚂蚁集团推出的开源数字人项目，能够生成完整的数字人半身动画。该项目基于参考图片、音频剪辑和手部姿势序列，通过音频-姿势动态协调策略生成高质量动画视频，确保音频内容与半身动作的一致性。EchoMimicV2不仅支持中文和英文驱动，还简化了动画生成过程中的复杂条件，适用于虚拟主播、在线教育、娱乐和游戏等多个应用场景。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
什么是GIL
全局解释器锁（GIL）是Python中一个重要的特性，它作为一个互斥锁，确保同一时间只有一个线程执行Python字节码，从而简化了内存管理和避免了线程安全问题。GIL的设计初衷是为了简化内存管理并提高某些场景下的性能，但对于CPU密集型任务，它可能成为瓶颈。为解决这一限制，Python程序员可以采用多进程或多线程结合优化等策略。理解GIL的工作原理有助于编写更高效的多线程Python程序。
Stable Diffusion 本地部署教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。
高效使用 PyODPS 最佳实践
以更清晰的认知 PyODPS，DataWorks PyODPS 节点以及 PyODPS 何时在计算集群运行，开发者如何利用 PyODPS 更高效地进行数据开发。