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从网页调用java方法以生成处理草图并在网页上显示该草图。

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手残手抖不再害怕，你也可以画出逼真的肖像画

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借助Transformer，DeepMind新模型自动生成CAD草图，网友：建筑设计要起飞了

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让AI根据手绘原型生成HTML | 教程+代码

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用GPT-4实现可控文本图像生成，UC伯克利&微软提出新框架Control-GPT

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实践中的精益产品设计 | TW洞见

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黑科技，推荐两款开源自动生成代码神器！

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黑科技：进阶必备，推荐两款自动生成代码神器

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AI再卷数学界，DSP新方法将机器证明成功率提高一倍

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谷歌论文抢鲜看：教机器画画

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SQLNET：无强化学习的由自然语言生成结构化查询语句

特别地，我们使用基于草图的方法从草图中来生成SQL查询，草图自然地与SQL查询的语法结构保持一致，然后使用一个名为SQLNet的神经网络来预测草图中每个插槽的内容。...首先，我们提出了一种新的处理序列到集合生成问题的方法。我们的方法避免了序列到序列模型中的“顺序影响”问题，从而避免了使用强化学习算法的必要性,并取得了比现有的基于序列到序列的方法更好的性能。...4.2、 WikiSQL任务上的评估表一显示了Seq2SQL和我们的方法的查询生成精度结果。我们首先发现我们复现的Seq2SQL结果要比Zhong等人论文中的要更好。...我们认为，在处理大规模用户数据库时，这种方法可能会遇到可拓展性和隐私的问题。 SQLizer是处理同一应用场景的相关项目。Sqlizer也是基于草图的方法但它不局限于任何特定的数据库。...Dong和Lapata给出了一个通用的方法，即使用序列到树模型来处理语义解析问题，并在许多任务上产生最先进的结果。这种方法已在Zhong等人论文中进行了评估，证实它已经不如Seq2SQL方法有效。

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时间、空间可控的视频生成走进现实，阿里大模型新作VideoComposer火了

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阿里大模型新作VideoComposer | 时间、空间可控的视频生成走进现实

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10秒生成网站、60秒搞定一个游戏开发！史上最强模型 GPT-4 上线

GPT-4：可以达到应试者的前 10% 水平、一张草图生成网站为让众人更加清楚地了解 GPT-4，OpenAI 官方不仅上线了介绍性的网页（https://openai.com/research/gpt...更长的上下文，上限为 2.5 万个字在性能上，GPT-4 超越了过往的模型，它可以遵循自然语言的复杂指令、生成技术或创意作品，支持生成和处理多达 32,768 个 token（约 25,000 字的文本...考试问题包括选择题和自由解答题，OpenAI 为每种形式设计了单独的提示，并在需要输入的问题中加入了图片。总分是通过结合选择题和自由回答题的分数来确定的，使用的是每个考试的公开方法。...不过，该功能目前仍限于研究预览，没有公开提供。...只需几秒，一张手画草图，GPT-4 直接帮你生成网页更让人惊奇的是，在官方演示的视频中，手绘一张网站草图：把它拍照发给 GPT-4，GPT-4 甚至可以自动生成网站的原型图。

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香港城市大学研发头发合成新框架，手绘草图妙变逼真秀发

基于这些观察，香港城市大学提出了SketchHairSalon，一个两阶段框架，直接从手绘草图生成真实的头发图像，描绘所需的头发结构和外观。...第一阶段侧重于从输入的头发草图生成头发哑光，以减少草图到头发生成的模糊性。用户可以选择输入非毛发笔画，这些笔画被用作额外的条件来指导哑光的生成。...网络架构该网络框架由两个主要网络组成: 素描到亚光网络(简称S2M-Net) 素描到图像网络(简称S2I-Net) 素描到亚光网络(S2M-Net) S2M-Net以素描图Sm∈R512×512×...为了减少用户的工作量，作者提出了两种给定稀疏笔画的编发和非编发草图自动补全方法。编织发型 (a)生成的三股编织模型(右)在用户指定的粗边界线(左侧蓝色笔画)指导下，由三条中心线(中)展开。...(b)将分别设为1.5、1、0.5，以改变(a)中3股模型(=−1)的结数和结向。解开发型给定输入的草图(a)，medial-axis提取算法从（a）-(b)中提取额外的笔画(c)。

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斯坦福大模型𝘚𝘬𝘦𝘵𝘤𝘩-𝘢-𝘚𝘬𝘦𝘵𝘤𝘩，草图秒变神作

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渐进式图像重构网络：像画画一样重构图像

本文中的方法能够从提取的稀疏边缘和平面颜色域中重构逼真图像。（b）手绘草图转化。本文中的方法可以在手绘草图的基础上合成准确和微调图像。（c）用户自定义 E2I 转化。...受绘画过程启发，研究人员构建了基于生成对抗网络的框架，该框架由三个阶段组成：旨在初始化网络的模拟阶段、重构初始图像的生成阶段以及微调初始图像以生成最终详细输出的微调阶段。...在训练期间，在同一个生成器上利用渐进策略可以减少时间成本和 RAM 内存成本。预处理训练数据预处理训练数据需要注意三个方面：边缘、颜色域和超参数混淆。在本文中，边缘被视为图像的内容。...同时，HC混淆还会以一定概率去除边缘像素信息，进一步加强模型在处理手绘输入时的泛化能力。...结果显示，本文的模型同时在内容和样式重构上超过了当前最先进的方法。就内容级别而言，本文的模型生成了更准确的细节（图 6 上半部分）。

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