A图： B图： 拼接后： import os import numpy as np import PIL from PIL import Image dirn...
由于无法控制生成器如何选择对可能的潜在向量进行分布建模，因此无法精确控制最终图像的样式。 由于GAN学习将潜在向量映射到图像的方法，所以出现了这个问题。GAN可能不太高兴符合人类规范。...理想情况下，我们希望有一个更整洁的潜在空间表示。它允许我们对输入的潜在向量做一些小的修改，而不会使输出的图像/人脸看起来有很大的不同。...映射网络应该减少特性纠缠(关于为什么这不仅仅是浪费宝贵的计算的完整讨论，我建议您阅读官方StyleGAN论文)。 如果这个想法对你来说不是很直观，不要担心。...不，你会呆一会儿去描述嫌疑犯，等法医画出草图，提供更多细节，然后循环继续，直到你们两个可以合作，达到对嫌疑犯面部的精确再现。...但我们有StyleGAN，顾名思义，我们可以控制图像样式。 就像我们对潜在向量进行分层注入一样，我们也可以对噪声进行分层注入。我们可以选择在粗糙层、中间层、精细层或三者的任意组合上添加噪声。
而有的人，比如说我，选择使用神经网络。 我是一个艺术家，同时也是一位开发者。...为什么要用CycleGAN 艺术生成可以运用很多不同的深度学习技术。...一个用Pix2Pix图像转化的实例 4.未配对的图像转化技术：比如说CycleGAN： 所以我为什么唯独选择了用CycleGAN呢？...第一个模型在灰度级中使用批量标准化的方法，在这两组素描图画之间进行转换。下一个模型对第一个模型的结果进行了升级和着色。 注意过度纹理，特别是在修补补丁时。...现在我运行了自己的服务器，并配备了GTX1080 GPU，275GB SSD（固态硬盘）和两个1TB（机械）硬盘，虽然存储空间不断耗尽，但一想到拥有对存储的控制，我认为也是值得的。
同时，还可以对现有视频中某人的面部动作进行转换： ? 以下是全文，快和文摘菌一起来看看吧！ 可以利用深度学习使生成VTuber更容易吗？ 我喜欢动漫YouTube网红主播（VTubers）已经两年了。...为了结合两种算法的优点，我训练了一个新网络，以便通过alpha蒙版将两个输出合并。网络还输出一个“润色”图像，并通过另一个alpha蒙版将其与前面的合并图像进行组合。 ?...叫做“a”的张嘴变形几乎存在于所有的模型，所以这并不是一个问题，但是闭眼的变形会使情况变得加困难。由于不同的建模者以不同的方式对它们命名，所以它们中的一个或两个可能在某些模型中缺失。...结果评估 网络配置 网络和丢失功能的不同组合可以产生执行整个摆姿势任务的不同配置，具体而言有三种方式旋转面部：仅使用Pumarola等人的路径方法，仅使用Zhou等人的路径，或者同时使用和组合器。...动画图 该项目的最终目标是能够对不是3D渲染的图形进行动画处理，我通过使用最佳网络FU-PP评估了与Nijisanji关联的VTubers图像和Waifu Labs生成的字符的动画效果。
你觉得自己什么都懂，直到你进行了测试！但一切可以得到改变。 在过去的几个月里，我面试了许多公司涉及数据科学和机器学习的初级职位。介绍一下我自己，以让你对我有一定了解。...虽然人们应该时刻牢记“天下没有免费的午餐”，但还是有一些基本原则的。我在这里写了一篇关于如何选择合适的回归模型的文章。这个备忘单也很棒! 为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？...假设你在做物体检测，物体在图像中的什么位置并不重要因为我们要以滑动窗口的方式对整个图像进行卷积。 为什么分类CNNs 有最大池化？正如你所预料的，这是为了计算机视觉中的一个角色。...编码器CNN基本上可以被认为是一个特征提取网络，而解码器利用这些信息通过“解码”特征并向上放大到原始图像大小来预测图像的片段。 什么是批量标准化，它为什么有效？...我们将神经网络看作是一系列相互馈入的神经网络，在应用激活函数之前对一层的输出进行标准化，然后将其馈入下一层(子网络)。 如何处理不平衡的数据集？我有一篇关于这个的文章！
你觉得自己什么都懂，直到你进行了测试！但一切可以得到改变。 在过去的几个月里，我面试了许多公司涉及数据科学和机器学习的初级职位。介绍一下我自己，以让你对我有一定了解。...虽然人们应该时刻牢记“天下没有免费的午餐”，但还是有一些基本原则的。我在这里写了一篇关于如何选择合适的回归模型的文章。这个备忘单也很棒! 为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？...假设你在做物体检测，物体在图像中的什么位置并不重要因为我们要以滑动窗口的方式对整个图像进行卷积。 为什么分类CNNs 有最大池化？正如你所预料的，这是为了计算机视觉中的一个角色。...每一层中的每一个小批都会进行处理，即单独计算小批的均值和方差，然后标准化。这类似于网络输入的标准化。这有什么帮助呢？我们知道对网络输入进行标准化有助于其学习。...我们将神经网络看作是一系列相互馈入的神经网络，在应用激活函数之前对一层的输出进行标准化，然后将其馈入下一层(子网络)。 如何处理不平衡的数据集？我有一篇关于这个的文章！
原因很简单：虽然现在很多同时处理文本和图像的模型效果还可以，但究其原因，并不是图像或视频技术获得了突破，而是文本模型能力太强，是它带着图像模型在飞。...有人说 prompt 就像是念咒语，我认为这更像是给大模型做 PUA。我们可以把大模型比作能扮演各种不同类型角色的人，为了让它做好当前的任务，我们需要把它调整为最适合做这个任务的角色。...英伟达开发的 Voyager 就是让机器人在《我的世界》里对陌生环境进行探索，它背后起到最主要驱动作用的大模型也是基于 GPT-4，机器人和 GPT-4 之间也是通过自然语言进行交流。...我相信未来大模型大概率会是上图这个模式。之前的大模型是静态的单个大模型，将来的应该是由多个不同角色的智能体（agent）构成的大模型，它们之间通过自然语言进行通讯与交流，一起联合起来做任务。...智能体是非常值得关注的技术，但大模型时代的智能体我们目前对其还没有统一的定义。你可以认为智能体是对大语言模型赋予的不同角色，这些角色通过分工的方式完成任务。
传统的微调方法需要对模型的大量参数进行调整，既耗时又消耗资源。而LoRA通过将模型参数矩阵分解为两个低秩矩阵，从而减少了需要调整的参数数量。...这样，通过调整低秩矩阵A和B，就能够达到微调模型的目的，而无需对整个权重矩阵进行大规模调整。...这种方法特别适用于大型预训练模型，如Stable Diffusion，在保证高效性的同时，能够适应多种细分场景的需求。 LoRA在角色生成中的应用 角色生成是图像生成模型的重要应用之一。...例如，在一个游戏开发场景中，设计师需要生成一系列具有独特服装和外貌的角色。通过应用LoRA技术，可以预先训练一个基础模型，并通过少量数据对其进行微调，以适应具体的角色设计需求。...例如，可以同时应用不同材质和形状特征的LoRA模型，并通过AdditionNet调节它们的权重，生成既具有特定形状又具有特定材质感的产品图像。
显然，你的角色通常是这两个属性之间的权衡，二者的不同比例决定了不同的角色。在数学上，你的角色的价值是商业理解和数据分析的正相关函数。...Value = function (Business understanding , Analytics) 有了这个理解，我在下面的交叉图中绘制了商业分析中的不同角色： 当然，上图是我对商业分析领域的个人理解...中级分析师 这是我开始职业生涯的角色类型。大多数经济学/统计学/计算机科学的毕业生都是从这类角色开始他们的的旅程的。中级分析师是商业分析和数据分析的最佳组合，它是了解这两个世界的最棒的一条路。...所有这些商业问题都需要你基于批量客户资料建立预测模型，并根据一些业务指标对其进行排名。 ? 如果你已经处于这样的角色类型中，几乎所有职业路线对你都是开放的。...数据科学家 对于大多数希望进入数据科学领域的人而言，这是最令人着迷的角色。数据科学家是专家职位。你可以专注于不同领域，如语音分析、文本分析（NLP）、图像处理、视频处理、医学模拟、材料模拟等。
大家现在一定觉得，就模仿人手工点击等操作，线性的从上到下开始写脚本了。为什么还要有什么架构方面的考虑？...所以不得已，我才考虑到了设计架构。 首先就是要给所有功能进行分类分模块。原则上，保证每个模块的高内聚低耦合，和一定的智能性。 按照下面几个来分： 1....把你的角色从上到下，从左到右，依次录入角色图像即可。这个函数是在某个大循环内的起始执行。先切换角色，然后才是寻找函数/进入/刷图/退出/领奖等。 7....好了，总结了这么多之后，最后还要嘱咐几句： 图像识别的脚本，每个图像，你都可以通过双击来打开它的具体定位参数设置界面。 这里你最好对每个角色的相同页面等，不同分辨率等，都进行测试。...如果你没有上面的这步，那么你的脚本，大概率会因为各种难以定位的原因失败。因为图像识别就是这样，有时候你也不明白，为什么这样的按钮会定位到了 一个完全没有按钮的空白位置....
2017年5月13日，在腾讯正式宣布贾佳亚教授的加入前夕，贾教授接受了新智元的独家专访。讲述了他为什么会选择腾讯，又是如何看待从学术到工业界的角色转换问题。...我的梦想就是让技术快速促进社会进步，产生更大的作用。创业通常前期只能专注一两个方向或者内容，不可能将我们几十个新的技术全部落地。所以我想与产业结合，加入腾讯来广泛开拓不同领域。...与其他人工智能方向相比，计算机视觉在AI发展过程中有很多的特点，我想总结一下，以此说明为什么很多时候从学术界到工业界的角色转换并不是一个难题。...考虑到我在大学能在两方面同时兼顾：一方面教育，一方面做研究，我就留在了中国香港中文大学。 【新智元】在您个人的学术生涯里面有没有一个印象深刻的人，或者是对你影响比较大的？...介绍一下我的另一个学生，卢策吾博士，他现在是上海交通大学的教授，此前也曾在斯坦福大学李飞飞组进行过访问。为什么说有趣呢？我常跟人说我还在中文大学做副教授的时候，他毕业了，然后就得到了交大教授的头衔。
落地页有几十种、几百种甚至几千种，针对不同渠道进行投放，然后人肉优化，比如投A关键词，页面转化率不好，会不断的更换页面。...11.iCDO：确实是非常直白的解释，非常感谢王总，最后两个问题，我们回答眼前的现实，就是说A／B测试在增长导向的环境中越来越受重视，因为确实能够帮助企业进行精细化营销和运营。...在这种情况下，第三方开始扮演比较重要的角色，比如，吆喝和客户的合作，更像IBM、Adobe这样，提供软件，也提供服务，扮演的是一个咨询服务者的角色，把我们的工具和最佳实践带给客户，同时带动企业内部人才，...去背KPI，你对自己的要求是完全不同的，必须去大胆执行，试错，优化；越往后面，大家对你的期待也是完全不同的。...另外，也会觉得增长黑客虽然是一个很重要的角色，但它不一定是一个特点的岗位，每个人其实都可以成为增长黑客，哪怕你是工程师、设计师、或者支持性的岗位，你都可以用增长黑客的方式去工作，对增长负责，对自己负责。
我已为该技术提出了一个原始框架，如下图所示： 资料来源：图片由作者提供 花点时间来深究这张图表吧，我确定了两个适用于程序仿真提示制作方式的关键维度： 1. 明确要定义的仿真程序的数量和功能； 2....最后需要注意的是，我使用了术语“自组装”，而不是“自配置”，可以同时尝试使用这两种不同的方法，但“自配置”更倾向于ChatGPT仿真实际的程序/用户交互。...而“类似的行为”当目标模型更像是一个程序或系统时，则提供了更多的灵活性，它甚至可以用于以人物角色为中心的环境中。 如果一切按计划进行，输出结果应该是这样的（注意：可能会看到一些稍微不同的内容）。...超越生成式聊天模型并走向生成式操作系统 随着对程序仿真方法的继续深入研究，我更加清楚地理解了为什么OpenAI的 Sam Altman说：提示工程的重要性可能会随着时间的推移而减弱。...人员在监督和非监督环境中使用特定领域的知识和技术进行训练（自我训练或外部训练）； 2. 通过问答的方式对该人员的专业能力进行测试。根据需要提供改进和额外的培训； 3.
如下例中，我把角色和黄色背景用黑笔框起来，生成的图片就会把这部分内容放在手机屏幕上。 局部绘制（inpaint）：允许用户指定在图像中特定区域进行修改，而保证其他区域不变。...，但是对这部分信息学习的不准确，（比如星瞳身旁的文字，以及 ghost 身后的背景） 总结起来可以理解为：dreambooth 学习的是，仔细对比不同样本中同时出现的特定元素；而 lora 学习的是，大概看一眼不同样本中同时出现的大概内容...来对同一个角色进行换装，concept 之间的差异较小。...下面是同时使用 2 个 lora 生成的 badcase： 对此，我总结了一些个人的经验： concepts 之间如果是同类主体（比如两个都是人脸），融合风险较大；反之如果是不同主体（一个人脸，一个是装备...本例子中图像边缘信息容易被丢失，导致在结果中角色不完整，我怀疑是由于卷积结构的原因（但还不能确定）。
Meta 将这个过程分为两个步骤：首先是根据文本提示词生成图像，接下来再根据文本加生成图像进一步输出视频。...与此前需要深度级联模型（例如同时使用五种模型生成视频）的方案不同，Meta 的新成果更易于实现，仅使用两个扩散模型即可生成分辨率为 512 x 512、每秒 16 帧、长度为 4 秒的视频。...最后，这套模型还能根据文本提示词对用户提交的图像进行“动画化”处理，且效果同样大大超越之前的同类方案。 据了解，Emu Video 最擅长的，似乎是那些比较简单、且以静态为主的场景。...网友 bane 则认为“很科幻”： 随着这些模型的出现，我坚持认为当《星际迷航》里的角色下达“编程”指令时，他们使用的就是经过迭代的提示词，而计算机则通过一系列优化聚合这些提示词，再进一步向曲率模型 /...而每当需要对指令进行重新编程的时候，只要添加或变更一些提示词即可实现不同的效果。 如果角色需要向计算机中添加新数据时，使用新输入数据对基础模型做微调就行。所以说……我感觉很科幻、很爽。
由于缺乏具有ASG标注的数据集，我们基于已有图像描述数据集VisualGenome 和 MSCOCO自动构建ASG标签进行训练和测试。我们的模型在这两个数据集上都取得了更好的控制性。...如果用户对物体o感兴趣，则可将o在图像的区域添加到ASG中作为物体节点；如果用户希望了解关于物体o的更多细节信息，可以为其添加不同数目的属性节点a，并建立a与o之间的有向边；如果用户希望描述两个物体之间的关系...2.1 角色感知图编码器：用于对图像和场景抽象图ASG 编码。 (1) 角色感知向量。 由于节点除需要刻画其在图像中对应的视觉特征外，还应反映出它的意图角色。...2.2 基于图的语言解码器: 旨在将编码的图转换为图像文本描述。 (1) 图注意力机制。 与之前基于独立的图像向量集合进行解码不同，编码的图不仅包括节点特征表示，还具有图中结构化的连接关系。...为验证ASG2Caption模型中不同部件的贡献，我们在表3中提供了大量的消融实验结果。所提出的不同模块均对性能具有帮助。 表3. ASG2Caption模型各组件贡献的消融实验。
和前人研究不同的是，本文直接对网络内部的计算进行了解释，而不是训练一个辅助解释模型。...在本文的处理中，研究人员主要将在两种不同任务上训练的模型进行了解剖，这两个任务分别是图像分类和图像生成。...为了可以更好的理解每个单元的逻辑角色，MIT的研究团队评估了单个单元对网络分类单个产经类别能力造成的影响。而移除单元的方法，则是强制某个确定的单元输出零值，同时保证网络的其他部分保持完整。...同时，网络并没有被重新训练。此外，研究人员使用在某个特定的类与其他所有的类之间做判别这种分类任务，对单个类别的分类准确度进行测试。...为了检测网络对“滑雪胜地”的分类能力是否只取决于最重要的单元，研究人员对选择出的不同单元分别进行了移除，结果如下图： 结果显示，当移除最重要的四个单元之后，对“滑雪胜地”分类准确度从81.4%降低到了64%
AI在看哪个游戏的直播？不是最近大热的吃鸡，而是吃鸡制作人一直想要超越的巅峰：《英雄联盟》。 AI怎么看？以及为什么要看呢？ ? Part I：为什么？ 为什么一个人工智能要看游戏直播？...我们在一个小程序中运行图像匹配h器时，能以每秒60次的频率提取输入视频的帧，然后标记出角色和位置。这样，就能很快生成大量的训练数据。...实际上，我们还会选择以慢一点的速度来生成训练数据，每秒忽略一部分图像，这样能让图像之间差异更大。 最后，我们需要用这些输入图像和生成出来的角色、位置标签来训练AI。...我先尝试了用Inception v3模型进行迁移学习，来训练YOLO网络。网络在亚马逊AWS云p2.xlarge机器上，用每一类英雄1000张图的训练数据集训练48小时。...比方下面这帧画面中，应该有两个英雄：牛头酋长（Ali）和盖伦（garen），但AI只能正确认出一个。 ? 还有一个问题。当两个英雄重叠时，AI有可能会把他们认成一个完全不同的英雄。
这导致了机器学习工程师的从业要求的直线上升，因此 2020 年我的建议是，所有的数据科学家也需要成为开发人员。 为了保持竞争力，一定要为新工具带来的新工作方式做好准备！...对于这类角色，数据科学家必须了解基于 Scrum 方法的敏捷工作方式。它为不同的人定义了不同的角色，这种角色定义保证了工作的顺利实施和持续改进。...它们跟踪对代码库所做的所有更改，此外，当多个开发人员同时对同一个项目进行更改时，它们能够真正让协作变得便利。...PySpark 正在为并行（大数据）系统编写 Python 代码 大数据：它使用 Hadoop 和 Spark，这两个工具允许同时在许多计算机上并行处理任务（工作节点）。...你需要理解深度学习：基于人脑思想的机器学习 但是，图像分类和 NLP 的用例越来越频繁，甚至在「常规」业务中也是如此。在目前的情况下，对这类技术没有基本的了解已经没办法适应当前的技术环境了。
这时候，判别器的准确率和提利昂用弓箭的准头差不多。 判别器更新其参数，以便更好地对图像进行分类。 生成器将判别器当损失函数用，并相应地更新其参数，以便更好地生成逼真图像来欺骗判别器。...理想情况下，我们想要的是干净整洁的潜在空间表征。它允许我们对输入潜在向量做细微改变，同时保证输出的图像/人脸不发生较大变化。...在传统的 GAN 生成器网络中，我们将一个潜在变量作为输入并利用转置卷积将潜在变量映射到图像中。 那个潜在变量的作用是为我们的生成图像添加变化。通过对不同的向量进行采样，我们可以得到不同的图像。...图源：https://www.lyrn.ai/wp-content/uploads/2018/12/StyleGAN-generator-Noise.png 在制作权游中的角色时，我没有使用噪声，因为我只想制作一些高质量的图像...最后，为了庆祝维斯特洛大陆 8 周年纪念，下面我们用动画演示琼恩多年来的成长。 ? 不同年龄段的琼恩——由 StyleGAN 生成 只要你有角色的潜在表征，就可以做点什么了。
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