您可以添加占位符图像,直到从Internet加载图像。您还可以添加异常处理,以防在获取图像时发生任何错误。
由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像。
场景描述:许多艺术作品中,在真实的表象之下,会隐藏一些难以察觉的秘密 。比如在毕加索的一些绘画里,就有被新画覆盖掉的作品。而在 X 光检测和神经风格迁移等技术下,被「藏」起来的作品得以重现。
【新智元导读】Nature今日刊文,介绍了信息可视化带给生物学的变革。其中,研究人员通过计算机视觉技术,用数码影像生成数字化三维模型,计算机能自动识别标本的各项特征,而这些数据可以用于确定该生物与其他物种以及同种类中不同个体间的关系。 (文/Ewen Callaway)巧妙的可视化能改变生物学家对数据的理解。现在,科学家已经能够对每个 RNA 分子进行测序,或把显微镜图像录入硬盘,生命科学家正在寻找越来越多的新创可视化方法,理解他们收集的大量原始数据。 今年3月,在德国海德堡举行的欧洲分子生物学实验室会议,
毕加索是近代最成功的艺术家,是抽象画派的开山师祖,而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢,随着深度学习的进一步发展,答案是肯定的。
生成型对抗性网络,简称GEN,在2014年时被发明。它与上一节介绍的VAE也就是编解码网络一样,擅长于图像构造,然而它的功能比VAE要强大不少,我们现在时常听到AI合成网络主播,类似功能的实现绝大多数都基于我们这次要探讨的对抗性网络。
【飞桨开发者说】姚晓雨,中国科学技术大学材料学博士研究生,主要研究深度学习在材料设计领域的应用
我的这个专栏叫做图像质量评价,但是什么叫做图像的质量呢? 图像质量是一个非常宽泛的概念,在不同情况下有不同的理解。
现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻,所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能,比如 prisma、versa 等,可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
本书节选自图书《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 文末评论赠送本书,欢迎留言! 丰富的实战案例讲解,介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。 本文将探索深度学习落地到图像处理领域的方案,适合有一定深度学习实践经验的读者进阶阅读。 使用深度学习作画的起源是有三个德国研究员想把计算机调教成梵高,他们研发了一种算法,模拟人类视觉的处理方式。具体是通过训练多层卷积神经网络,让计算机识别,并学会梵高的“风格”,然后将任何一张普通的照片变成梵高的《星空》
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 只用几笔,如何勾勒一只动物的简笔画,很多人从小都没整明白的问题—— 如今AI也能实现了。 下面图中,左边是三张不同的动物照片,右边是AI仅用线条来描出它们的外形和神态。 从32笔到4笔,即使大量信息都抽象略去了,但我们还是能辨识出对应动物,尤其是最下面的猫猫,只需4笔曲线也能展示出猫的神韵: 再看这匹马,抽象到最后只保留了马头、马鬃和扬蹄飞奔的动作,真有点毕加索那幅公牛那味儿了。 更神奇的是,其背后的模型CLIPasso并没有在速写
疫情期间,“云”逛博物馆成为了艺术界新风潮。从故宫博物院到纽约的大都会博物馆,都推出了360度在家看展功能。
【导读】你的五福集齐了吗?作为一名技术人,我们是不是可以用技术方法快速实现呢?今天,我们就为大家推荐四种新鲜的方法,生成风格不同又数量庞大的「福」字,让大家不用满世界找福字,动动手指即可。
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只用几笔,如何勾勒一只动物的简笔画,很多人从小都没整明白的问题—— 如今AI也能实现了。 下面图中,左边是三张不同的动物照片,右边是AI仅用线条来描出它们的外形和神态。 从32笔到4笔,即使大量信息都抽象略去了,但我们还是能辨识出对应动物,尤其是最下面的猫猫,只需4笔曲线也能展示出猫的神韵: 再看这匹马,抽象到最后只保留了马头、马鬃和扬蹄飞奔的动作,真有点毕加索那幅公牛那味儿了。 更神奇的是,其背后的模型CLIPasso并没有在速写画数据集上训练
我叫Edmond de Belamy,是这个星球上第一幅参加艺术品拍卖的AI画作。
从基于jetson的服务robodog,到能够即时检测血液中癌症的算法,这些都是今年在NVIDIA开发者新闻中心报道的十大AI开发者故事。
安妮 千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 各位亲爱的文化圈权威,今年不用再看画了:近年来最大的艺术成就已经发生了。 这项艺术成就的诞生地,不是北京、新加坡、柏林郊区颜料四溅的画室中,不是威尼斯双年展上。请记住它出现的地点:美国新泽西州新布朗斯维克(New Brunswick),就在Turnpike高速公路9号出口附近。 📷 新布朗斯维克是美国罗格斯大学(Rutgers)的主校区所在地,这所学校的艺术与人工智能实验室(AAIL)就在这里。与其说这个实验室像一个艺术孵化器,
这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络(CNN),CNN在图像分类中(如kaggle的猫狗大战)大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的,什么是卷积,卷积神经网络的四个重要环节(局部感知、参数共享、多卷积核、池化),不会涉及复杂的公式。 计算机是怎么存储图片的 为了更好的理解计算机对图片的存储,我找了一个非常简单的图片,是一个385*385(像素)的jpg格式的图片,如图1所示,这个图片就是一个白色为底色,数字为黑色的数字“2”,也就是说,图片中只涉及两种颜色——
点击上方[我分享我快乐]→[...]右上角→[设为星标⭐]即可第一时间获取最新设计资源
绝大部分用户可能只是通过 Prisma 过了一把当画家的瘾,但对于程序猿们来说,仅仅得到一张风格迥异的新照片似乎还远远不够。 近日,有位外国开发者根据 fast.ai 平台开设的深度学习代码实践课程,
本节学习来源斯坦福大学cs20课程,有关本节源代码已同步只至github,欢迎大家star与转发,收藏!
正如那些追随我创作的人都知道,我从事绘画创作机器人的历程已超过 15 年。我从未命名过这些机器,因为我只是将它们视为艺术工具。但今年不同于往年,其中一个机器人在创作上变得非常独立,于是我给它起了一个名字:artonomous。
“ 如果你问我围棋的AlphaGo和《星际争霸2》的AlphaStar哪个更伟大,我肯定毫不犹豫地会说AlphaStar,因为它解决的是不完全信息动态博弈啊!——大猫”
2017年,CapsuleNet的出现是Hinton大佬对于卷积神经网络等的思考,想去构建一种新的网络结构, 如何克服CNN存在的问题的,那CN网络又存在什么问题:
内容提要:艺术作品往往寄托着作者内心的情感,人们欣赏一支乐曲、一幅画作,也会产生情感共鸣。计算机又能否理解艺术画作中的情感?斯坦福大学的研究团队正在开发这一算法。
如果你的手法拙劣,没有任何艺术细菌,自己作画完全无法见人。但是你想给妹子送上一张有个性的新年贺卡怎么办?
客户端布局是客户端开发最为基础也是最为重要的编程实践之一,对于一个有着良好技术架构的客户端开发团队来说,布局编码工作占业务开发工作量的80%。显然,对于布局编码进行深入的思考、总结统一最佳实践、提供有力的基础架构支撑,对于提升客户端开发团队的生产力非常关键。 同时,客户端动态化是当前移动开发领域的技术热点,也是移动开发未来最为重要的发展方向之一。当前业界涌现出了React Native和Weex等解决方案,但是这里就存在迷一样的事实:所有框架的指导思想都是保持Web基本布局实践的前提下,通过原生渲染来
虚拟现实似乎正在进入我们的日常生活。据报道,即将在今年 5 月举办的艺术展会,主题为“毕加索走进中国”,将引入 VR 虚拟现实及 3D 数字技术。 此次艺术展由山水文园集团、意大利 Metamorfo
肉眼可以相对容易地将猫的图片与迷惑人的版本连接起来,但这对于现成的计算机视觉API并非总是如此。在CVPR会议上,来自UnifyID的研究人员证明,猫科动物的风格化照片欺骗到Watson的物体识别工具概率超过97.5%。
微软近期推出了Power Apps 新功能 Express Design。只要上传一个草图或者是 Figma 文件,Express Design 都会在几秒钟之内用 AI 技术将其转化为一个应用程序。
哈利·波特里有项魔法“黑科技”很让我等麻瓜羡慕——照片会动甚至会从平面照片中伸出头或者手和你互动。
近日,来自CMU和Snap机构的研究人员,构建了一个根据文本描述创建电影画面的全自动方法——Text2Cinemagraph。
尽管我们可能无法从头开始构建自己的机器学习模型,但是类似于Runway ML和Joel Simon即将推出的Artbreeder等新兴工具的出现使得每个人都可以借用开源的机器学习模型进行艺术创作。
DALL・E 3 是 OpenAI 在 2023 年 9 月份发布的一个文生图模型。与上一代模型 DALL・E 2 最大的区别在于,它可以利用 ChatGPT 生成提示(prompt),然后让模型根据该提示生成图像。对于不擅长编写提示的普通人来说,这一改进大大提高了 DALL・E 3 的使用效率。
在今年的神经网络顶级会议NIPS2016上,深度学习三大牛之一的Yann Lecun教授给出了一个关于机器学习中的有监督学习、无监督学习和增强学习的一个有趣的比喻,他说:如果把智能(Intellige
金磊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 家人们,听说了吗? 最近在“一句话生成画作”这个圈子里,又一个AI工具悄然火起来了。 不是你以为的Disco Diffusion、DALL·E,再或者Imagen…… 而是全圈子都在讲中国话的那种。 瞧,已经入圈的小伙伴们,都开始纷纷晒自己搞出来的杰作了: 从网友们上传的诸多画作来看,这个AI可以cover的风格还真不少。 脑洞大开的《熊猫骑摩托》,中国山水画里的春天小雨,绚丽的概念插画《亚特兰蒂斯》,甚至一只黑白色调的戴帽子抽烟的狗…… 那这
现在开大会,不说点儿 AI 就 out 了,曾有网友开玩笑说,今年 Google I/O 的发布会就是:Google 系列产品+ AI。
项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html
如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究,例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗,随着研究的进一步深入,目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体,还能让它学会如何创造图片中的物体,具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。
“普通的”卷积神经网络是当前机器学习领域最热的一个概念, 但是它也有一些问题,例如不能识别空间关系,比如说图片或其他数据里不同部分之间的相对位置关系。Hinton最近提出的胶囊神经网络也许能帮助我们解决包括这一问题和其他问题。
---- 前言 上文已经对当今Android主流的图片加载库进行了全面介绍 & 对比 如果你还没阅读,我建议你先移步这里进行查看 今天我们来学习一下其中一个Android主流的图片加载库的使用
上一期我们提到了,可以像理解,生物学中能量转换的方式一样,解释科学,工程,设计和艺术的创意能量转换。
每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。 整个世界都是你的绿幕:这个视频抠图换背景的方法着实真假难辨 绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器,但如果不在绿幕前拍摄,我们还能完美地转换背景吗?华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文,不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景,让整个世界都变成你的绿幕。 使用边缘计算来增强流传输 本次演讲将深入探讨跨多个供应商使用边缘计算平台的细节,以通过即时和全球可扩展的方法为现有媒体流实施新功能。 我们如何建立
今天我们学习如何训练图像分类器,只需通过图像目录即可完成。比如说,你想要构建一个分类器来区分霸龙和三角龙的图片:
【新智元导读】剑桥顾问公司的研究人员开发了一个名叫“文森特”的AI系统,使用深度学习,能够自动将涂鸦补全成类似古典大师风格的作品。研究人员表示,文森特是首个能够实时解读用户绘制内容,并在用户停笔后将画作补完的系统,而且在平板上运行;除了艺术,还有更多潜在应用。 如果你喜欢艺术但下笔皆为灵魂画作,那么今天要介绍的这个项目肯定合你心意。 AI研究者创建了一个名叫“文森特”(Vincet)的系统——是的,就是梵高那个文森特——使用深度学习,将简笔画转变为“艺术品”。用户在平板上的涂鸦经过文森特之手(姑且这样表述)
题目:使用马尔可夫生成对抗网络进行预先计算的实时纹理合成 文章地址:《Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generati
2.2.2 图片转换 使用最少的内存完成复杂的图片转换,转换图片以适合所显示的ImageView,来减少内存消耗
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云