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作为世界模拟器的视频生成模型 我们探索视频数据生成模型的大规模训练。具体来说，我们在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上联合训练文本条件扩散模型。我们利用对视频和图像潜在代码的时空补丁进行操作的

Hello，我是GoAI,一转眼到了跨年时刻,看到小伙伴们发的年终总结深有感触，想起那句：“人活着不就是为了一个仪式感”。这一年认识了更多的朋友，年末再一次到梦最开始的北京，身份完成学生到打工人转变。

本篇导读：本系列主要介绍AIGC方向文章，包括stable diffusion扩散模型介绍、文生图、图生视频等方向理论与基础实战，分享AIGC开源工具的使用，该系列适合方便小白学习，本篇为第二篇《 深

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本章将介绍常见的文字识别后处理方法，按照不同的目的将内容分为两部分：文本纠错和文本结构化。文本纠错的目标是纠正 OCR输出文本中错误的文字，而文本结构化则是从OCR输出文本中定位需要的信息，并按照应用

本篇为《深入浅出OCR》第六章：OCR数据集与评价指标,主要介绍OCR数据集（规则与不规则、合成数据集）、数据生成、OCR数据评估指标等知识进行介绍，方便小白或AI爱好者快速了解OCR方向知识.

本篇为《深入浅出OCR》实战：基于PGNet的端到端识别，主要对端到端识别PGNet算法进行解读，配合PaddleOCR算法实现端到端算法实战。尽可能详细介绍代码及项目流程，如有错误请指正。

上一章我们介绍到OCR流程包括两阶段算法和端到端算法，本篇为 主要对深度学习端到端识别方法进行介绍，端到端算法具有模型小、速度快的特点，本人将从经典端到端识别算法结构、代码、论文解读等角度展开介绍。