프로그래밍선

디버깅파이토치와 cuda 버전은 공식문서에서 참고해서제대로 맞추고, hugging face  cached_download고치고 뜨는 오류오류 메시지TypeError: scale_model_input() got an unexpected keyword argument 'step_i'는 scheduler의 scale_model_input() 함수가 더 이상 또는 아직 ‘step_i’라는 인자를 받지 않는다는 의미다.scheduler.scale_model_input 역할 : denoising autoencoder의 input 값들을 현재 시간단계(timestep)에 맞게 scaling하기 위함 해결 방법:코드 수정:• 코드 내에서 scheduler.scale_model_input()를 호출할 때 전달하는 인자 ..

위아래로 터미널 기록 보고싶다면ctrl + b : set -g mouse on끄고싶다면off (켜있으면 복사 안됨) 1.tmux new -s (서버가 끊겨도 할당 받은 gpu가 유지됩니다.) 2. srun --gpus-per-node=1 --time=1-23:00:00 --pty /bin/bash (GPU를 할당)하신다음에 쓰시면 됩니다. tmux는 터미널 멀티플렉서로, 하나의 터미널 창에서 여러 세션, 윈도우, 그리고 분할된 패널(페인)들을 관리할 수 있게 해준다. tmux 설치하기 1. 필요한 의존성 설치 (관리자 권한 필요, 한 번만sudo apt updatesudo apt install -y build-essential libevent-dev libncurses-dev2. tmux소스 다운로드..

[Error] GPU 있는데 인식안될때 / RuntimeError: No CUDA GPUs are available & torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate결론 : 눈뜬 장님마냥# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=6코드상 이렇게 맨 첫 줄 적혀있는걸 못보고 터미널만 쳐다보다가 .....0으로 바꾸고(또는 주석처리) 해결했습니다 내 상황 : RuntimeError: No CUDA GPUs are available 에러가 떴다. 1) nvidia-smi를 쳐보았을 때 CUDA는 12.4였고 Pytorch 공식 문서에서 버전에 맞는 Pytorch를 다운받았다. 근데 여전히 에러# CUDA 11.8conda install..

conda를 사용하고 있다가 no space가 떴다. Miniconda를 추천받아 이것으로 넘어오겠다.  Miniconda는 conda의 최소 설치판으로, 기본적인 기능은 모두 동일하다.즉, conda처럼 환경 관리, 패키지 설치 등을 동일하게 사용할 수 있다.단, Miniconda는 기본적으로 불필요한 패키지를 포함하지 않으므로, 필요에 따라 추가 패키지를 설치해야 한다. ==> 조금 더 가벼운 conda라고 생각하면 된다.설치 방법 Conda가 설치된 경로와 활성 환경의 경로를 확인하는 방법은 여러 가지가 있다. 1. which conda터미널에서 다음 명령어를 실행하면, conda 실행 파일이 위치한 경로를 알 수 있다.which conda예를 들어, /opt/conda/bin/conda가 출력되면..

NeurIPS 포맷에 어셉은 ICLR인듯 하다. http://arxiv.org/abs/2405.15364 NVS-Solver: Video Diffusion Model as Zero-Shot Novel View SynthesizerBy harnessing the potent generative capabilities of pre-trained large video diffusion models, we propose NVS-Solver, a new novel view synthesis (NVS) paradigm that operates \textit{without} the need for training. NVS-Solver adaptively modulates the diffusiarxiv.org http..

diffusion model Diffusion model은 “정보를 점점 noise로 덮었다가, 그걸 다시 복원하면서 이미지(또는 데이터)를 생성하는 모델” • forward 과정: 깨끗한 이미지를 noise로 점점 망가뜨림 • reverse 과정: noise를 조금씩 제거해서 원래 이미지를 복원함 → 여기서 이미지를 새로 생성할 수도 있음!  🧠 핵심 개념: Score-based Diffusion • score function: “지금 이 데이터가 어디로 가야 더 깨끗해질까?”를 알려주는 방향 정보 • 그 방향 정보를 따라가면 → 노이즈 제거 → 이미지 생성!  🔹 수식 (1) dx = f(t)xdt + g(t)dw  • forward diffusion 과정을 수학적으로 표현. • x: 현재 시점의..

unsqueeze(0)의 역할과 차원 조정 문법 정리1. unsqueeze(0)란?torch.Tensor.unsqueeze(dim)unsqueeze(dim)은 지정된 차원에 새로운 차원을 추가하는 PyTorch 함수예제 : 1D 텐서 → 2D 텐서 변환import torchx = torch.tensor([1, 2, 3]) # [3]print(x.shape) # torch.Size([3])# 첫 번째 차원(0번)에 새로운 차원 추가x_unsqueezed = x.unsqueeze(0)print(x_unsqueezed.shape) # torch.Size([1, 3])원래 텐서가 [3] (1차원)이었지만, unsqueeze(0)을 적용하여 [1, 3] (2차원)으로 변경됨.2. unsqueeze()의 다양..

난 마지막 방법으로 해결했다. ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 28] No space left on device   캐쉬 지워보기 시도pip cache purgeFiles removed: 174용량 뭐가 젤 많이 차지하는지 확인df -h 환경변수 변경해보기export CONDA_ENVS_PATH=/mnt/data/warpback_envsexport CONDA_PKGS_DIRS=/mnt/data/warpback_pkgs안되면 경로 지정해서 이렇게 하면 됨TMPDIR=/mnt/data/ pip install torch TMPDIR=/mnt/d/tmp/ pip install -U   https://stackoverflow.com/que..

TMPI의 baseline model, adaptive depth plane placement   ACM SIGGRAPH 2022 [Submitted on 24 May 2022]https://arxiv.org/abs/2205.11733 Single-View View Synthesis in the Wild with Learned Adaptive Multiplane ImagesThis paper deals with the challenging task of synthesizing novel views for in-the-wild photographs. Existing methods have shown promising results leveraging monocular depth estimation and ..

현대 그래픽스 시스템과 실시간 렌더링, 그리고 컴퓨터 비전/게임 개발 등 다양한 분야에서 핵심적으로 사용되는 용어들1. Graphics (그래픽스) Graphics란 컴퓨터를 이용해 시각적 정보를 생성, 조작, 표현하는 모든 기술과 과정을 말한다. • 컴퓨터 그래픽스는 2D 및 3D 이미지를 생성하는 데 사용되며, 게임, 영화, 디자인, CAD 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 한다. • 그래픽스에는 모델링, 텍스처링, 렌더링, 애니메이션 등 여러 단계가 포함된다.2. Rendering 파이프라인 단계 Rendering 파이프라인은 3D 모델을 2D 이미지로 변환하는 일련의 과정을 말한다.주요 단계 : 모델 변환, 뷰 변환, 투영, 클리핑, 뷰포트 변환, 래스터화, 쉐이딩, 텍스처링, 후처리  1. 모델 ..