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1. 任务定义与研究背景 “故事图像生成”（Story-to-Image Generation）任务指的是：给定一段包含多个句子的自然语言故事，生成一系列连贯的图像来可视化该故事。与传统的单句描述生成单张图像的文本生成图像不同，故事图像生成面临着跨图一致性等独特挑战 ( StoryGAN: A Sequential Conditional GAN for Story Visualization ) ( [2211.13319] Make-A-Story: Visual Memory Conditioned Consistent Story Generation )。具体而言，在一个故事的多张图像中，需要保持主要角色的身份特征、服饰和背景场景的一致，同时根据情节发展进行变化。这与视频生成有所区别：故事可视化强调全局一致的场景和角色，而不是逐帧的连续运动 ( StoryGAN: A Sequential Conditional GAN for Story Visualization )。例如，在故事中人物会反复出现、场景会延续或变化，模型必须解析指代（如代词 he/she 所指的人物）并决定何时在帧间保持角色/背景一致，何时随剧情引入新元素 ( [2211.13319] Make-A-Story: Visual Memory Conditioned Consistent Story Generation )。这要求模型具备对文本剧情的深刻理解和跨图记忆能力。 ...

产品概述 ClusterBase 是一个面向多模态内容的统一聚类与语义检索引擎。通过将图像、文本、标签、音频等内容嵌入同一向量空间，并进行聚类与相似项索引，支持对用户收藏数据（如画廊、视频、网页、文件等）进行结构化管理与智能发现。 ...

经典的设计原则：SOLID、KISS、YAGNI、DRY、LOD。 下面就分别总结一下这几个原则。 SOLID SOLID 是由 5 个设计原则组成的，它们分别是：单一职责原则、[开闭原则]、里式替换原则、接口隔离原则和依赖反转原则，依次对应 SOLID 中的 S、O、L、I、D 这 5 个英文字母。 ...

学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学，应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人，在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性，只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些，甚至可以说地球、生命、万事万物都是局部性的产物，因为这些都是宇宙中熵分布布局、局部的熵低导致的，如果宇宙中处处熵一致，有的只有一片混沌。 ...

方正字体 方正黑体、方正书宋、方正仿宋、方正楷体 https://www.foundertype.com/ 思源字体 思源宋体、思源黑体 Google 和 Adobe 合作的开源字体。思源黑体是 Adobe 与 Google 宣布推出的一款开源字体， 有七种字体粗细（ExtraLight、Light、Normal、Regular、Medium、Bold 和 Heavy），完全支持日文、韩文、繁体中文和简体中文，还包括来自 Source Sans 字体家族的拉丁文、希腊文和西里尔文字形 共 65536 个字形。 ...

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining） CLIP 由 OpenAI 开发，是一个 多模态（文本 + 图像）预训练模型，可以理解图像和文本之间的关联。它的核心思想是 通过对比学习（Contrastive Learning） 让模型学习 “文本 - 图像” 之间的匹配关系。 ...

人的“交流”基于语义场而不是单纯的符号，这一观点强调了意义在交流中的核心作用，而不仅仅是语言、文字等符号本身。以下是对这一理论的详细解释： 1. 什么是语义场？ 定义：语义场指的是一组意义相互关联、形成特定语境或背景的概念网络。它是超越单个符号、词语或句子的，强调意义的整体性和动态性。 举例：在“家庭”这个语义场中，父母、孩子、爱、责任、争吵等概念可能相互关联。讨论“家庭”时，我们并不局限于某个具体的词，而是激活了这一组有关联的意义网络。 本质：语义场是交流时人们共同认知的语义背景，它为符号（语言、文字、手势等）的使用赋予上下文意义。 2. 符号的局限性 符号本身是固定的、有限的，而语义场则是动态且高度依赖情境的： ...

VAE 原理 似然生成模型：给定一个数据集 $x_D$，训练使得模型最大化似然 $p_\phi(x_D)$。 1. ELBO 的定义和公式 VAE 的目标是对数据 $x$ 的分布 $p(x)$ 进行建模，但直接优化 $p(x)$ 通常不可行。通过引入潜变量 $z$，对对数边际似然 $\log p(x)$ 进行变分下界（ELBO）的近似： ...

一、语义表示的基本概念与方法演进 1.1 语义表示的核心定义 语义表示旨在将文本（如单词、句子、文档）的含义编码成机器可存储和处理的形式，例如实值向量或经过良好训练的神经网络参数。这种表示使机器能够 " 理解 " 语言的意义，而不仅仅是处理表面符号。 ...

一、深度学习的理论支柱：逼近、优化与泛化 深度学习不仅在应用领域取得巨大成功，其背后也有一套逐渐完善的理论体系支撑。该体系主要围绕三个核心问题展开：深度神经网络能够表示哪些函数（逼近理论）、如何有效优化神经网络参数（优化理论），以及训练好的模型为何能在新数据上表现良好（泛化理论）。 ...