references:

https://yang-song.net/blog/2021/score/

https://deeplearning.neuromatch.io/tutorials/W2D4_GenerativeModels/student/W2D4_Tutorial2.html#

https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/

Score-based models v.s. diffusion models

• 一开始两者独立发展，所以有不同的理论依据和术语
• 最后两者殊途同归：得到一样的模型

Score function

论文地址：https://files.ait.ethz.ch/projects/custom-humans/paper.pdf

作者：Hsuan-I Ho, Lixin Xue, Jie Song, Otmar Hilliges。ETH

发表： CVPR23

链接： https://custom-humans.github.io/

论文地址：

作者：Gusi Te, Xiu Li, Xiao Li, Jinglu Wang, Wei Hu, and Yan Lu

发表： ECCV 2022

链接： https://arxiv.org/abs/2208.08728

References:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45131536

https://hsinjhao.github.io/2019/05/22/KL-DivergenceIntroduction/

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-29-2

含义

• 一句话：KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异/匹配程度。但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性。
• 广义的散度指的是一类运算，它将矢量空间上的一个矢量场对应到一个标量场上，通俗的讲，就是输入一组矢量，返回一个标量。
• 在统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小，KL散度越小，反之亦反。当两分布一致时，其KL散度为0。正是因为其可以衡量两个分布之间的差异，所以在VAE、EM、GAN中均有使用到KL散度。
• 在信息论中，其可理解为编码系统对信息进行编码时所需要的平均附加信息量。

定义

论文地址：https://rolpotamias.github.io/Handy/

作者：Rolandos Alexandros Potamias, Stylianos Ploumpis, Stylianos Moschoglou, Vasileios Triantafyllou, Stefanos Zafeiriou. From Imperial College London and Cosmos.

发表： CVPR23

链接： https://github.com/rolpotamias/handy

今天逛 github，发现了一些很 amazing 的chatgpt applications，摘录一些感兴趣的精华在此。真是感慨：LLM 以来天天风云变幻，弄潮儿在前面兴风作浪，我在后面望其项背……

1. (Useful) egoist / openai-proxy

   用 Vercel 开一个小的 Proxy server，转发 gpt API，这样可以绕开有些国家地区的 IP 限制

2. BuilderIO / ai-shell

   在命令行里使用 chatgpt，把自然语言转化成 Linux commands，命令是 ai [texts]

3. eli64s / readme-ai

   一个轻量的 script，根据 repository 生成酷炫的 readme 文件

4. efJerryYang / chatgpt-cli

   命令行 chatgpt client

5. yufeikang / ai-cli

   另一个命令行 chatgpt client（实测的时候再对比一下这俩）

6. mukulpatnaik / researchgpt

   输入论文 PDF 文件，然后和 gpt 聊论文。一个用 Flask 开发的 web client 貌似，可以再仔细看一下咋实现的，挺有意思

7. (⭐️ Amazing) AntonOsika / gpt-engineer

   很方便安装，pip install 就好了！直接通过描述 + AI 追问 + 补充细节，生成一个代码项目

8. (⭐️ Amazing) Yidadaa / ChatGPT-Next-Web

   好像很实用的 web GUI！一键部署到 Vercel。我找这玩意主要是为了直接用 API 访问 GPT-4，就不用订阅每个月的 ChatGPT Plus 了，后者太贵了，也用不了那么多

今天，恩施的傍晚似乎没有夕阳。天空是深蓝色，深山上有几只黑鸟掠过。厚重的狗叫声。我闻到一种使我感到悲戚的气味，或许是和过去某种悲戚的回忆联系起来。具体回忆内容倒也记不清。明天我要走了，我说要吃点辣的，去了南边又没有了。结果还是去吃了潮汕牛肉。妈妈今天比较易怒，我看得到她的伤感。

回国，这个词对我来说不算什么，身处国内的时候，自己是没有概念的。只有在国外的时候，才对国内有概念。这一点真是讽刺。国内的时间匆匆而过，以前会为了在国外多待几年而争取，争取到了又雀跃。现在真要待那么多年了，才感到自己正坐在什么飞驰而远去的列车上。

人生在世，奔头这个词，我是想解构它的。人活着不为了什么，活就活了。可是我分明在努力什么，在抓住些什么。嘴硬罢了，谁能超凡脱俗，没点惦念的东西？亲人，向往的某种生活，成就感，这就是我的奔头。只是：停在原地原来是一种幸运，也是一种特权。

奶奶身体还好，但心态不好。健忘、固执，自闭，悲观。她几乎没有什么盼头了。她觉得活得失败，活得不好。她觉得如今脸上无光。她说：

我最痛恨别人，半熟不熟的人见面，跟你打招呼，问你家里近况怎么样。我很生气，简直想骂回去。可是你骂了吧，人家觉得你是神经病。可是我要怎么回答呢？我这两个儿子，一个工作都丢了，一个身体又那样不好。

我命苦啊。我从小家里穷，也没人管我。13岁就出去工作养活自己了。跟了你爷爷，过的都是苦日子。他一个月三十四块五角钱，二十块钱给他爸妈，雷打不动的。家里饭都吃不起了，也要给。剩下十四块五，十块钱给我，他留四块五。抽最差的烟，走得那么早。

我要管家里所有事。他什么也不管啊，一日三餐，他妈，两个儿子，去河边洗衣服。我还要上班。我每天都好累。

Pytorch3D Rendering 的一些疑难杂症

有哪些？

1. 有了相机内参 K，而render又需要NDC坐标系，那要怎么定义相机？
2. 图像的黄蓝色反了？
3. render 完的图像锯齿很严重？怎么抗锯齿（Antialiasing）？
4. 皮肤表面反光太强，光滑得像镜面一样，怎样更自然？
5. 怎么物体只剩半截，更远的部分似乎被截掉了？
6. 没解决的问题：PBR（physical based rendering）

A camera is a mapping between the 3D world (object space) and a 2D image.

In general, the camera projection matrix P has 11 degrees of freedom: \[ P=K[R\ \ \ t] \]

3D world frame ----- R, t ----> 3D camera frame ------ K -----> 2D image