需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
一、从 DALLE 到Stable Diffusion DALLE2是收费的，用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以必须寻找替代方案，并发现了Hugging Face，他们发布了一个扩散模型的包...二、使用diffusers package从文本prompt生成图像 首先，使用diffusers包从文本生成图像，我们要有一个GPU，可以使用google的colab，但是常规的colab由于RAM有限制...diffusers==0.2.4 — 这是我们主要使用的包 transformers — 这个是Hugging Face的成名基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
深度解析NLP在文本生成中的应用：从原理到实践自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...文本生成的原理文本生成任务可以分为两个主要方向：有监督学习和无监督学习。在有监督学习中，模型通过训练数据来学习文本的分布和语言模式，以生成新的文本。...无监督学习方法无监督学习中，可以使用生成对抗网络（GAN）进行文本生成。GAN的生成器部分负责生成文本，而鉴别器部分负责判别生成的文本是否真实。...，我们将详细讨论文本生成的实践步骤，包括数据准备、模型选择、训练和生成文本。...从基础的有监督学习到无监督学习，使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码，我们可以更好地理解并应用这一领域的知识，为未来的文本生成技术做出贡献。
计划任务 在很多时候为了自动化管理系统，我们都会用到计划任务，比如关机，管理，备份之类的操作，我们都可以使用计划任务来完成，这样可以是管理员的工作量大大降低，而且可靠度更好。...Linux 系统支持一些能够自动执行任务的服务，我们称为计划任务。...-e：编辑计划任务（vi编辑），不建议 -r：删除计划任务 -u：指定用户，发布计划任务（只能root来执行） 补充： 并不主张-e编写计划任务，因为e和r键位相近，容易误删。...那么我们如何编写一个计划任务呢？ 通常，使用vi直接编写一个计划任务文件，命名“用户名+cron”，编辑好后发布： crontab [文件名] 2....计划任务权限 用户是否可以使用crontab命令计划任务，和/etc/cron.allow文件以及/etc/cron.deny文件相关。
还记得我们一年前发布的使用GAN生成神奇宝贝的文章吗，今天他的改进版本来了，这次我们根据文字描述来生成神奇宝贝。...它接收文本输入并返回根据文本描述生成的图像。本篇文章我将看看它是否可以从 Pokédex 的图鉴描述中绘制 Pokémon。...我在 Github 上找到了 justinjohn0306 的一个jupyter notebook，我们可以使用它直接从文本生成图像。地址在文章最后提供。...在这个模型中VQGAN 部分基于预训练的语料库生成图像，而 CLIP 部分将图像与标题进行关联，并使用提供的文字指导生成过程。训练的过程会使用不同的图像集训练不同的模型。...Charmander — seed 7 虽然它不是 Charmander，但它有尾巴、形状和从尾巴出来的烟雾，背景是蓝色的火焰。有点恐龙的意思了。
然而，近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构，可以学习判别性的文本特征表征。同时，深度卷积生成对抗网络（GAN）也已经开始生成特定类型的图像，如面孔、专辑封面和房间内饰等，十分引人注目。...在本研究中，我们开发了一种新颖的 GAN 架构，有效地桥接了文本和图像建模中的这些进展，将视觉概念从字符转换为像素。研究展示我们提出的架构从详细的文字描述中产生鸟和花的合理图像的能力。...从视觉描述中生成图像一直是研究兴趣点之一，但还远未解决。 ? 图1.文本描述生成的图像示例。左：描述来自零样本数据，是系统从未见过的文字；右：描述来自训练集。...然而，深度学习尚未解决的一个难题是，以文本描述为条件生成的图像分布是高度多模态的，在某种意义上说，某一种文字描述可能对应许多正确的像素配置。从图像到文本的转化也受到这个问题的影响。...图2：我们的文本-条件卷积GAN架构，文本编码φ(t) 同时用于生成器和鉴别器。 ?
背景 生成表达复杂含义的多句文本需要结构化的表征作为输入，本文使用知识图谱作为输入的表征，研究一个端到端的graph-to-text生成系统，并将其应用到科技类文本写作领域。...作者通过实验表明，将IE抽取到知识用图来表示会比直接使用实体有更好的生成效果。...graph-to-text的一个重要任务是从 Abstract Meaning Representation (AMR) graph生成内容，其中图的编码方法主要有graph convolution...随后使用类似pointer-network的方法来生成一个新词或复制一个词， ? ?
摘要 虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。...我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。...简介 我们不是训练单个生成模型直接生成以文本为条件的点云，而是将生成过程分为三个步骤。首先，我们生成一个以文本标题为条件的综合视图。接下来，我们生成一个基于合成视图的粗略点云（1,024 个点）。...然后我们直接通过扩散生成这些张量，从形状为 的随机噪声开始，并逐渐对其进行去噪。...总结与展望 本文介绍了 Point E，一个用于从文本生成点云的方法，它首先生成合成视图，然后生成以这些视图为条件的彩色点云。
相反，生成式摘要则是希望通过学习原文的语义信息后相应地生成一段较短但是能反映其核心思想的文本作为摘要。 生成式摘要相较于抽取式摘要更加灵活，但也更加难以实现。...项目任务简介 文本生成任务中，通常将作为输入的原文称为 source，将待生成的目标文本称为 target 或者 hypothesis，将用来作为 target 好坏的参考文本称之为reference。...3.1 模型概览 PGN +Coverage 模型框架，其优点主要有二： PGN （指针生成器网络）：一方面可以从Source文本复制token，这提高了模型对OOV单词的处理能力；另一方面也保留了生成新词的能力...更具体地，它的生成是依靠从词汇表挑选单词，它的抽取则依靠的是从Source文本复制单词。...整个模型中有几个关键的细节值得我们关注： （1）生成与抽取的把控 权重计算（生成概率计算）： 首先，在每个解码时间步，我们会计算生成概率 ，并将这个概率用作 从词汇表挑选单词 的权重；相应地， 即为 从源文本复制单词
文本生成是一件很神奇的自然语言处理任务，深度学习给文本生成带来的全新的技术途径，如这篇文章The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks...textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生成的一个简洁高效的库，代码量非常少，又非常易于理解。其架构是采用了LSTM＋Attention的方式来实现。如下图所示： ?...源码实践： （1）默认的测试，生成新闻。 ? （2）电脑领域的新闻生成 ?...在上述参数中，可见有个temperatures，它可以用来代表生成文本的温度（从结果来看，似乎可以认定为文本带的感情色彩强烈与否，其中0.2一般为偏负面，0.5代表偏中性，1.0代表相对正能量一些。）...如训练语料至少2000－5000个之间，且生成文本不稳定，需要一些人工编辑等。 textgen = textgenrnn('.
本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。...引言 1.1 文本生成的定义和作用 文本生成是自然语言处理的一个核心子领域，它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应，如图像或其他文本，也可以是完全自主的创造。...生成摘要：利用注意力机制从长篇文章中提取关键信息，生成简短的摘要。 文本填充：使用预训练的GPT模型，根据给定的开头生成一个完整的故事。...传统方法 - 基于模板的生成 基于模板的文本生成是一种早期的文本生成方法，依赖于预定义的句子结构和词汇来创建文本。这种方法虽然简单直观，但其生成的文本通常缺乏变化和多样性。...遗忘门：决定哪些信息从细胞状态中被遗忘或丢弃。 输入门：更新细胞状态，决定哪些新信息被存储。 输出门：基于细胞状态，决定输出什么信息。
什么是 AI 图像生成器？ AI 图像生成器就是一个工具，它使用机器学习去创造艺术。简单的形式，你用文本描述你要创作的艺术类型，它会根据文本提示尽最大努力为你创作。...StarryAI StarryAI 是一个 AI 图像生成器，专注于将文本转化为类似绘图的艺术品。许多结果都具有魔幻风格，该工具擅长夜景图，这也是 StarryAI 名字灵感来源。...该生成器主要包含三个主要的工具：Deep Style， Text 2 Dream，和 Deep Dream，它们可以使得图像从现实到更抽象的过渡。...只需要输入文本提示，然后选择一种艺术类型。仅需要几分钟，你将得到一幅根据文本提示生成的图像，且你可以将其下载下来。...你必须使用文本提示和样式的组合来获取所需的图像，但是 DeepAI 在将你的随机想法融入生活方面做得不错。但是别期望太高：图片的质量并不像上述列表中提到的生成器生成的图像那么逼真。
/github.com/llSourcell/How_to_make_a_text_summarizer/blob/master/vocabulary-embedding.ipynb 今天学习的是自动生成文本摘要...接着我们需要把整个文章变成一个一个的单词，并且一个词一个词的生成总结。...decoder，和encoder一样的 lstm 结构，权重矩阵也是用同样的提前训练好的 glove embeddings，它用来生成 summary。...decoder 会先生成一个单词，然后把这个单词投入到下一层中，就会生成下一个单词，一直到生成一句标题。
⚡ AnyText | 广告营销文本生成 本文介绍AnyText文本生成和文本编辑，适合广告电商图片生成，降本增效。...辅助潜在模块：这个模块使用文本字形、位置和遮蔽图像等输入来生成用于文本生成或编辑的潜在特征。它通过将这些信息编码到潜在空间中，帮助模型在图像中生成或修改文本。...AnyText能够生成多种语言的字符，据作者所知，这是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。...辅助潜在模块： 该模块使用文本字形（glyph）、位置（position）和遮蔽图像（masked image）作为输入，生成用于文本生成或编辑的潜在特征。...文本嵌入模块： 该模块使用光学字符识别（OCR）模型将笔画数据编码为嵌入，这些嵌入与分词器生成的图像标题嵌入融合，以生成与背景无缝融合的文本。
如果您想从您的网络平台发送文本，那么您可以在下面看到我们的流程。 最新的邮件数据库从您的网络平台为您提供任何类型的文本发送服务。...如果您想从您的 wordpress 或 php 或 html 网站发送文本，那么您应该从该网站了解它。 第1步 im1.jpg 第2步： im2.jpg
前言： 很多时候我们都会用富文本，比如说在版权区、博客文章编辑时等等。但是如果我们要做一个搜索的功能，去从富文本中查找关键字，就需要将富文本中的文本了。但是 django 并没有专门函数去做。...striptags from django.template.defaultfilters import striptags content = striptags(content) 补充知识：React将富文本提取的...html字符串正常显示到页面上 在数据库中我们提取出来的文本是以一串html字符串，会原封不动的包含标签显示到页面上，这个时候要用到dangerouslySetInnerHTML来解决问题 ?...dangerouslySetInnerHTML格式不要写错 以上这篇django 实现后台从富文本提取纯文本就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
haha，仅仅使用两行代码我们就可以利用GPT2生成一个简短文本。从生成结果可以看到，根据上下文生成的单词是合理的，但是模型很快就会开始重复。...换句话说，作为人类，我们希望生成的文本使我们感到惊讶，而不是无聊或者可预测的，作者通过绘制概率图很好地证明了这一点。 ? 哈哈，既然这样，那让我们停止无聊并加入一些随机性！...很明显，使用采样生成语言已不再是确定的了， 从条件概率分布 中采样单词出单词“ car”，然后从 中采样出单词“ drives”。...在下文中为了方便说明，我们设置random_seed = 0，可以随意更改random_seed来尝试不同的生成效果。 ? 尝试读一遍文本，会发现似乎还不错，但是仔细观察时，这并不太连贯和通顺。...这个结果可以说是我们一路下来最真实的文本生成。但是在使用Top-K采样时需要注意的一个问题是，它不会动态适应从下一个单词概率分布 。
而计算机视觉是不是也能仅使用少量的描述性语句就生成对应的人脸图像？...本 GitHub 项目使用了最新发布的 Face2Text 数据集，并通过结合 StackGAN 与 ProGAN 从文本生成人脸图像。...项目地址：https://github.com/akanimax/T2F 本项目利用深度学习由文本生成人脸图像，除了结合 StackGAN 和 ProGAN，作者还参考了从文本到图像的研究，并修改为从文本合成人脸...StackGAN++由树状结构的多个生成器和鉴别器组成；从树的不同分支生成对应于同一场景的多尺度图像。...使用 LSTM 网络将文本描述编码为一个汇总向量。
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
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