2024年5月7日 · 本文介绍了StableDiffusion中的30种采样器，按照出场时间分为经典采样器、DPM采样器和新增采样器。 其中，经典采样器包括oLMS、oLMS Karras、oHeun、oEuler、oEuler a、oDDIM和oPLMS，它们中的Euler和Euler a是常用的采样器。

2018年8月3日 · dpm算法的步骤： 1、产生多个模板，整体模板以及不同的局部模板； 2、拿这些不同的模板同输入图像“卷积”产生特征图； 3、将这些特征图组合形成融合特征； 4、对融合特征进行传统分类，回归得到目标位置。 dpm算法优点： 1、方法直观简单； 2、运算速度块；

dpm模型也是工作与拉格朗日体系里面，用来捕捉或计算颗粒的运动轨迹，但是有限定条件，dpm用于颗粒的体积分数相对较小或颗粒与颗粒之间的作用力几乎忽略的情况下。

2016年4月4日 · 本案例描述了如何在fluent中使用dpm模型。在前面的案例中，模拟了t型管中的单相流动。本案例将使用相同的t型管模型，模拟颗粒进入t型管后的运动轨迹。 1.2 学习目标. 本案例学习目标包括： 定义颗粒材料; 向计算域中注入颗粒; 使用常数或分布函数定义颗粒粒径

2022年11月14日 · 清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队提出 DPM-Solver（NeurIPS 2022 Oral，约前 1.7%）和 DPM-Solver++，将扩散模型的快速采样算法提升到了极致：无需额外训练，仅需 10 到 25 步就可以获得极高质量的采样…

2022年6月2日 · Based on our formulation, we propose DPM-Solver, a fast dedicated high-order solver for diffusion ODEs with the convergence order guarantee. DPM-Solver is suitable for both discrete-time and continuous-time DPMs without any further training.

dpm模型就是基于这两种方法进行流体相和颗粒相的模拟，它使用欧拉法描述流体运动，使用拉格朗日法描述颗粒运动。 dpm适用条件：dpm模型只适用于颗粒相体积分数小于10%，同时不考虑颗粒体积。

DPM算法采用了改进后的 HOG特征 ， SVM分类器 和 滑动窗口 (Sliding Windows)检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Component）的策略，针对目标本身的形变问题，采用了基于图结构（ Pictorial Structure ）的部件模型策略。此外，将样本的所属的模型类别 ...

2024年11月22日 · DPM（Deformable Part Models）算法作为一种基于深度学习的目标检测方法，因其强大的特征提取和位置回归能力而被广泛应用。 本文将从DPM算法的原理、实现方法以及实战应用等方面进行详细解析。

DPM-Solver是一种高效的扩散概率模型采样算法,可以在约10步内生成高质量样本,大大加快了扩散模型的推理速度。 本文详细介绍了DPM-Solver的原理、优势及应用。