# django_session

session_key: woyrclh64fbnw15dab4zfqha2ufpthya
expire_date: 2024-02-08 21:42:50.536470
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1rT7Uo:YFwUq7uwfl0hbY-FPQ3kROJBuwEOpcHc1B8YRQfGLng


session_key: a6xhz1jp8gqaa2uwv01xesjh5qgmo90u
expire_date: 2024-02-22 15:19:35.399600
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1rY6Bb:gX8mlMSJ5epkQahr5tFHHvg7nwdX-JcW4vee32_JPVw


session_key: p46sfjxc2rv6rudzmycaxg0sb5lkqkii
expire_date: 2024-02-29 19:44:11.537439
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1raheV:ksEN9oJbEIw0cS0C5BCfBosUmz5eXS6gPzw4s3Ysvag


session_key: mp27jk0mpm9majffupauy24x86fvm0p0
expire_date: 2024-03-10 16:42:07.672073
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1reHZn:GTPq7EoEeyKTeKeIQq885xiEAw9unZasK32T8-B8N38


session_key: 3xpw9kgh23oi6wcukfnsg4xygxov9xxy
expire_date: 2024-03-21 23:55:43.605491
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1riNaR:YHV3S4TbJYY0yplh2t6iBSw3BcRP7-mL1irh03kwah8


session_key: srslnzwxor183m4a7eipaslk76c8l5ob
expire_date: 2024-03-27 13:01:48.809252
session_data:
  .eJxVjDEOwjAMRe-SGUUpxLHDyM4ZKsdxSAG1UtNOiLtDpQ6w_vfef5me16X2a9O5H7I5m84cfrfE8tBxA_nO422yMo3LPCS7KXanzV6nrM_L7v4dVG71W1MswJEERDyxeFEhIKcphJLRdYoYFIF8pBMcM7sSCAE9SUSv4Mz7A-yZN3w:1rkOEu:CQhEuRnWNyR0AJeP40D1bw-Eoev-LnqSno2ADpy6vZc


session_key: ba31j99jvwkseua9wvbok8q6i0x226xm
expire_date: 2024-04-03 22:33:17.633732
session_data:
  .eJxVjEEOwiAQRe_C2hCklAGX7nsGMsCMVA0kpV0Z765NutDtf-_9lwi4rSVsnZYwZ3ERRpx-t4jpQXUH-Y711mRqdV3mKHdFHrTLqWV6Xg_376BgL9_akrZoXdTIHtgoQ2zIQxyUJccpAoHjYaTR66TOANZYT2Qcotd6YBLvD-z5N_4:1rn4Un:Kh1gLgnQOllrXatjTWi2VArEO6QGOuJx4EdyLcjd3UY


session_key: bi58c60t86snikgsyuip9ugrbwi3lutm
expire_date: 2024-06-02 10:21:11.934058
session_data:
  .eJxVjEEOwiAQRe_C2hCgQKlL956BDDOMVA0kpV0Z765NutDtf-_9l4iwrSVuPS9xJnEWTpx-twT4yHUHdId6axJbXZc5yV2RB-3y2ig_L4f7d1Cgl2-NmsPAyDTQ4DmEcbTglFMJEivCyQOTZmM1M6gJbSZDxqLXPiSwXon3Bw4FOL0:1s8dfD:z2mY_JnhSuYZK9f1eywOgnwSclnNG87MFmtUpYU78fU


session_key: lwy2puflbxamh8to4jvn39x7aq79vp8n
expire_date: 2024-06-03 10:19:38.085814
session_data:
  .eJxVjEEOwiAQRe_C2hAYqBSX7nsGMsxMpWpoUtqV8e7apAvd_vfef6mE21rS1mRJE6uL6tTpd8tID6k74DvW26xprusyZb0r-qBNDzPL83q4fwcFW_nWFCJYkzmMjN5BDN5Cn8E5QRwJwIg4F6kLlgQhGDobjyTR9I7FIqr3B-FGOBY:1s907G:fWN2B3uJUGccYUZcldLorfahI6MEE16qJHG2VqKB9DQ


session_key: kxedo9g5w80uwvcodrogi5jyw5cr6psg
expire_date: 2024-06-05 07:48:34.855042
session_data:
  .eJxVjMsOwiAUBf-FtSFAgRaX7v0GcrkHpGpK0sfK-O_apAvdnpk5LxFpW2vcljzHEeIsvDj9bon4kacd4E7TrUlu0zqPSe6KPOgirw35eTncv4NKS_3WpAmdRrLog4H3CC6HvmjSHqStGcCMzOisU1n1ygwhDBSKS4UdIYn3B_7yOMk:1s9giA:aK9e0swedfy1FuN22LHfVhC-uusN6MuFBpv8-3u464g


session_key: atpfs593pkz58bh7y8bl5a5vyufdgxkn
expire_date: 2024-06-09 06:43:47.708045
session_data:
  .eJxVjMsOwiAUBf-FtSFAgRaX7v0GcrkHpGpK0sfK-O_apAvdnpk5LxFpW2vcljzHEeIsvDj9bon4kacd4E7TrUlu0zqPSe6KPOgirw35eTncv4NKS_3WpAmdRrLog4H3CC6HvmjSHqStGcCMzOisU1n1ygwhDBSKS4UdIYn3B_7yOMk:1sB7bf:QE_3JVKWHxsuS9b_pYaaBLwkbjPhmySLp5FTl0jxbYI


session_key: 4i1kkiy3eftj5aq0qc5v03t8ihwthwcw
expire_date: 2024-06-09 07:55:10.651915
session_data:
  .eJxVjMsOwiAUBf-FtSFAgRaX7v0GcrkHpGpK0sfK-O_apAvdnpk5LxFpW2vcljzHEeIsvDj9bon4kacd4E7TrUlu0zqPSe6KPOgirw35eTncv4NKS_3WpAmdRrLog4H3CC6HvmjSHqStGcCMzOisU1n1ygwhDBSKS4UdIYn3B_7yOMk:1sB8ik:6Bg_7D62S2mt5dx3ODdnKIl2KBj0utdTeiIQM_Mz9no


session_key: d3a7y9cqlh2n6i5wyy7k532d12yk4d4x
expire_date: 2024-06-09 07:55:27.965247
session_data:
  .eJxVjMsOwiAUBf-FtSFAgRaX7v0GcrkHpGpK0sfK-O_apAvdnpk5LxFpW2vcljzHEeIsvDj9bon4kacd4E7TrUlu0zqPSe6KPOgirw35eTncv4NKS_3WpAmdRrLog4H3CC6HvmjSHqStGcCMzOisU1n1ygwhDBSKS4UdIYn3B_7yOMk:1sB8j1:erlcbNQNiJh4C7GBM2YnrSlqZKEyKDkYSc0TB1PdgZ0


# chat_chatdetails

UserPrompt: Hãy cho tôi tài liệu về SRGAN
RoomID_id: af3a719394f54abaa2bc5edc54fb8a5b
BotResponse:
  Tôi hiểu rồi, bạn muốn tìm các tài liệu về SRGAN. Để tìm cho bạn tài liệu phù hợp nhất, bạn vui lòng cho tôi biết thêm về SRGAN được không? 


UserPrompt: Đó là một kiểu cấu trúc mạng GAN
RoomID_id: af3a719394f54abaa2bc5edc54fb8a5b
BotResponse:
  Tôi tìm thấy một số bài báo về GAN dùng trong super resolution. Trong đó có bài báo "Neural Vocoder is All You Need for Speech Super-resolution" được đăng trên Arxiv. Bài báo này nói về việc sử dụng neural vocoder cho bài toán speech super-resolution. Bạn có thể đọc bài báo này ở đây: http://arxiv.org/pdf/2203.14941v1. 


UserPrompt: Hãy giới thiệu một số bài báo về mạng Diffusion
RoomID_id: 1fd10c51488d491ea3e96507e3d96330
BotResponse:
  Có rất nhiều bài báo hay về mạng Diffusion, tôi có thể giới thiệu cho bạn một số bài báo sau:

  *   **CLIPSonic: Text-to-Audio Synthesis with Unlabeled Videos and Pretrained Language-Vision Models**, của  Hao-Wen Dong, Xiaoyu Liu,... Bài báo này ứng dụng mô hình Diffusion để sinh ra audio từ text dựa trên những video không nhãn.  Bạn có thể đọc thêm bài báo tại đây: http://arxiv.org/pdf/2306.09635v2
  *   **A Survey on Audio Diffusion Models: Text To Speech Synthesis and Enhancement in Generative AI**, của Chenshuang Zhang, Chaoning Zhang,... Bài báo này cung cấp một cái nhìn tổng quan về mô hình Diffusion trong bài toán sinh Audio (Text-to-speech, Speech Enhancment). Bạn có thể đọc thêm bài báo tại đây: http://arxiv.org/pdf/2303.13336v2
  *   **AudioLDM 2: Learning Holistic Audio Generation with Self-supervised Pretraining**, của Haohe Liu, Qiao Tian,... Bài báo này đề cập đến một phương pháp học tổng thể cho bài toán sinh Audio bằng cách sử dụng mô hình Diffusion với phương pháp tự giám sát. Bạn có thể đọc thêm bài báo tại đây: http://arxiv.org/pdf/2308.05734v2

  Bạn có muốn tìm hiểu thêm về bài báo nào khác nữa không? 


UserPrompt: Có, hãy giới thiệu Diffusion về tạo ảnh mới
RoomID_id: 1fd10c51488d491ea3e96507e3d96330
BotResponse:
  Mặc dù Diffusion Model được biết đến nhiều trong lĩnh vực sinh Audio, tuy nhiên có vẻ như nó chưa được ứng dụng nhiều trong việc tạo ảnh mới. 

  Kết quả tìm kiếm của tôi chỉ cho ra một số bài báo về Diffusion Model trong các lĩnh vực khác như:

  *   **On the Transition from Neural Representation to Symbolic Knowledge**, ứng dụng Diffusion Model trong bài toán học biểu diễn dữ liệu. Bạn có thể đọc thêm bài báo tại đây: http://arxiv.org/pdf/2308.02000v1
  *   **Testing the Drift-Diffusion Model**, kiểm định mô hình Drift-Diffusion Model, một mô hình khá giống Diffusion Model. Bạn có thể đọc thêm bài báo tại đây: http://arxiv.org/pdf/1908.05824v1

  Bạn có muốn tôi tìm thêm thông tin về chủ đề khác?


UserPrompt: Hãy giới thiệu tôi chỗ mua quần áo cao cấp
RoomID_id: 1e1a9f0a0f864167acec87285bd2a900
BotResponse:
  Tôi e là tôi không thể giúp bạn việc đó. Tôi chỉ có thể cung cấp thông tin về các bài báo khoa học. Bạn có muốn hỏi gì khác không? 


RoomID_id: 0c3d989f1dd44ae2a434edb6acb3aece
UserPrompt:
  biết tôi yêu thích hội họa và vision transformers, hãy tìm cho tôi các bài báo đủ hai lĩnh vực trên

BotResponse:
  I found three articles that might be relevant to you. 

  The first one, "**Enhancing Gappy Speech Audio Signals with Generative Adversarial Networks**", discusses the use of machine learning to regenerate gaps in speech audio signals using GANs. This paper focuses on audio processing and doesn't directly relate to painting or vision transformers.

  The second one, "**Complex Image Generation SwinTransformer Network for Audio Denoising**", proposes a novel approach for audio denoising by treating it as an image generation task. This approach utilizes a complex image generation SwinTransformer network to capture intricate details from the complex Fourier domain. However, this paper might not be directly related to your interest in painting and vision transformers.

  The third one, "**TimbreCLIP: Connecting Timbre to Text and Images**" presents TimbreCLIP, an audio-text cross-modal embedding model trained on individual instrument notes. This model links timbre with text and images. Although it doesn't directly address painting, its ability to connect audio with visual concepts might be interesting to you. You can check it out at: http://arxiv.org/pdf/2211.11225v1.

  Let me know if you have other requests, or want to know more about these papers! 


UserPrompt: xin chào
RoomID_id: 1e1a9f0a0f864167acec87285bd2a900
BotResponse:
  Error occured during call: Your default credentials were not found. To set up Application Default Credentials, see https://cloud.google.com/docs/authentication/external/set-up-adc for more information.


