首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。...在这个动画中，我们可以看到一个图像与过滤器/内核卷积的例子。原始图像是蓝色矩阵，内核是滑动的深蓝色矩阵，输出是蓝绿色矩阵。 卷积是通过将重叠的内核和图像相乘，然后对乘积求和来获得的。...一个有用的表示形式是将卷积解释为矩阵乘法，从上面的等式中可以很容易的写出来： 等价于矩阵方程 通过这种表示，似乎知道A和y，那么x可以通过求解上面的方程来计算。...这种卷积也可以表示为上述矩阵的乘积，但是我不会不厌其烦地阅读它，因为尺寸会大得多。可以写出与 y 的每个项相关联的卷积方程，然后将其构造为如上所述矩阵乘法。...要构造 A ，需要知道用于卷积的内核和所使用的填充类型。 现在，如何使用？可以通过卷积来模糊图像。
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...甚至可以同时控制多个对象及其属性。这是一项非常复杂的任务，因为网络必须了解对象之间的关系，并在其理解的基础上创建图像。...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。...如前所述，它接收文本和图像作为标记形式的输入，就像GPT-3一样，以生成转换后的图像。就像我在之前的视频中描述的那样，它使用自我注意力来理解文本的上下文，以及对图像的稀疏注意力。
NIs (自然图像) 和 CG (计算机生成的图像)。...数据库由三组图像组成：(1) 从40个 3D 图形网站中获取的800张 PRCGs 数据；(2) 我们所采集的800张 NIs；以及 (3) 从 Google 搜索中获取的795张摄影图像。...因此，我们引入数据增强的方法，也就是说，从每次训练中选择一些固定尺寸的图像去增强训练数据集，并且尽可能地去获取更高精度的图像。...可以看到，我们的模型对于后处理的数据具有更强的鲁棒性。 ? 图4 不同分类方法在后处理数据上的分类精度表现 局部到全局策略的分析 进一步地，我们还分析了局部到全局策略在全尺寸图像上的分类精度表现。...图 5 卷积可视化结果 ▌结论 本文，我们提出了一种基于 CNN 的通用框架来区别自然图像 NIs 与计算机生成图像 CG 之间的差异，这种方法不仅能够在 Google 和 PRCG 的数据集中进行测试
https://blog.csdn.net/10km/article/details/88680596 从RGBA格式转BufferedImage的实现如下，注意，这个实现实际只保留了,.../** * 从RGBA格式图像矩阵数据创建一个BufferedImage * @param matrixRGBA RGBA格式图像矩阵数据,为null则创建一个指定尺寸的空图像 * @param...height*bytePerPixel){ throw new IllegalArugmentException("invalid image description"); } // 将图像数据...(ColorModel实例)，bOffs用于定义R,G,B三个分量在每个像素数据中的位置 ComponentColorModel colorModel = new ComponentColorModel...创建光栅对象Raster WritableRaster raster = null !
在下面的四张图中，用高亮显示出了预测图像中的下一个像素时有哪些已有的像素是被注意力头所使用的。当用到的输入像素数量不多而且表现出高度的规律性的时候，就可以认为网络中的这一层是可以做稀疏化改造的。...用稀疏注意力生成图像 使用稀疏注意力的 Transformer 模型在测试中似乎体现出了全局结构的概念，这在图像补全任务中可以进行量化测量。...下面展示了对于 64x64 尺寸 ImageNet 图像的补全演示。 ? 待补全图像 ? 补全结果 ? 真实图像 他们还生成了完全无限制的图像，对应的未调节 softmax 温度为 1。...取未调节的温度对模型进行采样，得出的图像可以看作是「模型认为这样的图像在世界上是存在的」。当人类观察的时候，自然会觉得有一些样本很奇怪。 ?...模型在无条件限制下生成的样本 生成原始音频波形 只要简单地改变位置嵌入，稀疏 Transformer 可以用来生成音频波形。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 想要把一张照片变成一个完整的3D模型，你可以利用3D打印机进行打印，或者从一堆图像中进行数字建模，以便在电影中能够达到栩栩如生的视觉效果。...但是Nvidia已经成功地训练了神经网络，可以仅基于一张照片生成完全纹理化的3D模型。...Nvidia的研究人员在多个数据集上训练了他们的DIB-R神经网络，其中包括以前变成3D模型的图片，从多个角度呈现的3D模型以及从多个角度聚焦于特定主题的图片集。...从实时视频中提取的静止图像可以立即转换为3D模型，从而使自动驾驶汽车能够准确地确定需要避免的大型卡车的尺寸，或者通过机器人来预测如何正确拾取基于其估计形状的随机对象。...DIB-R甚至可以提高负责识别人员并跟踪人员的安全摄像机的性能，因为即时生成的3D模型将使人员在视野范围内移动时更容易执行图像匹配，每一项新技术都是令人惊叹的。
生成jpeg图像这是个非常非常简单的东西了，网上很多介绍是直接用com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder来实现，如下： /** * 将原图压缩生成...所以这个方法是有局限性的。 走捷径是不行的，还是得规规矩矩按java的规范来做，ImageIO类中提供了ImageIO.writer方法可以生成指定的格式的图像，才是正规的实现方式。...}finally{ g.dispose(); } return output.toByteArray(); } 基本的思路就是重创建一个大小相同的...BufferedImage，然后用Graphics.drawImage方法将原图写入新的BufferedImage对象，通过这一道转换，抹平了，不同类型图像格式生成的BufferedImage对象之间的区别...改进 在我的项目中图像数据是从互联网上搜索到的，遇到的图像格式绝大部分都是jpeg,但也有少量的png,bmp等格式，对于占绝大多数的jpeg图像来说，我最开始的方法都是有效的，而上面的这个方法多出一道工序就显得有些多余
今天新出了一篇很有意思的文章，来自香港大学、牛津大学、字节跳动的研究人员对合成数据是否对图像分类有帮助进行了细致研究，相信结论会给我们一些启发。...，大家都并不陌生，对图像进行几何变换（旋转、裁剪、翻转），对比度拉伸，甚至图像的混合，已被证明对图像分类有帮助。...但作者此处研究的是对近年来大火的图像生成模型得到的合成数据，这个领域发展很快，出现了很多生成质量很高的基于文本生成图像的优秀方法，比如扩散模型等，除了生成数据量可以无限，这种生成模型也可以在语义层次方便的增加合成数据的多样性...作者通过三个角度来研究基于“文本-图像”这种生成方法得到的合成数据是否对图像分类有帮助，包含对零样本图像分类、少样本图像分类、迁移学习。...零样本（zero-shot）图像分类，训练集不含要分类的类别，但有新类别的描述，以下表格是作者在17个数据集上的测试结果（具体实验方法可以查看原文）： 可以发现性能获得了大幅提升，top-1精度平均提升了
上期介绍了 AI 生成内容的神器 playgroundai ，不仅支持用户0学习成本创作图像，也提供了简易上传底图蒙版，指定AI生成区域的功能。...从文本生成图像，再利用文本进一步编辑修改生成图，可以预见下一代设计软件将会让设计的门槛极大的降低，全民设计师可能不再仅仅是一句口号了～ 本文作者追求一种直观的 “提示对提示” prompt-to-prompt...Mixlab 小杜 本文展示了由文本控制生成图像的4种功能效果- 1.文本主体替换 2.文本主体修改变化 3.风格替换 4.风格权重修改 # 01 文本替换图像主体 # 02 文本修改图像主体变化...# 03 文本替换图像风格 # 04 文本修改图像风格权重 小杜 项目提供了体验demo，感兴趣的同学也可以体验一下哦～ 项目地址： prompt-to-prompt.github.io.../ 我突然想到一个问题，现在AIGC技术发展得这么快，无论是生成内容的质量与格式、提示语学习的资源还是现有的AI产品功能，几乎都在爆炸式地增长，我们人类的判断力能跟得上AI的发展吗......
toc今天，我从头开始创建图像生成聊天机器人。...history.append((message["text"], None)) return history, gr.MultimodalTextbox(value=None, interactive=False)从文本提示符开始生成图像的函数...小结今天我们学习了通过stable diffusion模型构建对话机器人来生成图像信息，你可以通过 awesome-tiny-sd直接运行你的对话机器人来生成图像，您将使用 awesome-tiny-sd...生成的第一张图像是什么？...Docker镜像并通过容器运行它：docker pull ghcr.io/astrabert/awesome-tiny-sd:latestdocker run -p 7860:7860 ghcr.io
在.net下，如果你加载了一副8位的灰度图像，然后想向其中绘制一些线条、或者填充一些矩形、椭圆等，都需要通过Grahpics.FromImage创建Grahphics对象，而此时会出现：无法从带有索引像素格式的图像创建...但是有个特列，那就是灰度图像，严格的说，灰度图像完全符合索引图像的格式，可以认为是索引图像的一种特例。...有没有办法呢，其实也是有的，熟悉GDI+平板化API的人还知道有GdipCreateFromHDC函数，该函数可以从HDC中创建Graphics。...因此我的想法就是利用GDI的方式创建位图对象吗，然后从GDI的HDC中创建对应的Graphics。经过实践，这种方法是可以行的。 ...（CreateDIBSection）创建灰度图像，然后从HDC中创建Graphics，从而可以顺利的调用Graphics的任何绘制函数了。
同样的例子还有艺术品： 铠甲小人： 碗： 不只是提取图像中的物体，AI还能生成特定风格的新图像。 例如下图，AI提取了输入图像的绘画风格，生成了一系列该风格的新画作。...更神奇的是，它还能将两组输入图像相结合，提取一组图像中的物体，再提取另一组的图像风格，两者结合，生成一张崭新的图像。...除此之外，有了这个功能，你还可以对一些经典图像“下手”，给它们添加一些新元素。 那么，这么神奇的功能背后是什么原理呢？...具体来说，就是先抽象出用户输入图像中的物体或风格，并转换为“S∗”这一伪词（pseudo-word），这时，这个伪词就可以被当作任何其他词来处理，最后根据“S∗”组合成的自然语句，生成个性化的新图像，比如...例如下图，当提示“医生”时，其他模型倾向于生成白种人和男性的图像，而本模型生成图像中则增加了女性和其他种族的人数。 目前，该项目的代码和数据已开源，感兴趣的小伙伴可以关注一下。
你可以使用不同的生成器创建多种艺术风格。我们看下下面这些很棒的 AI 图像生成器，哪个符合你的艺术风格。 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。...这个 text-to-image 生成器可以根据一个提示创建四个没有版权的图像，你可以随意使用。 你可以注册 Jasper 的 Jasper Art 服务。...你可以创建任意商业用途的图像；但是，有些人批判说这些生成的艺术品看起来更加卡通化而不是严肃的照片。然而，Photosonic 是一项付费服务。...该服务的站点指出，你可以自由使用自己创建的图像，“并且对它们的使用负责，一定不能违反本许可中设置的规定”。所以，你可以使用该服务去创建图像，但是你并不清楚哪种被允许使用。...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。
作者 | Asif Razzaq 编辑 | 代码医生团队 一组研究人员提出了一种新的生成对抗网络（GAN），该网络使用自然图像执行3D表示的无监督学习。...不像大多数GAN模式，这依赖于2D内核生成图像，需要从3D模型强大的3D理解，HoloGAN学习和切实展示这种表示任务，以创建图像模糊或伪影。
因为的原因，目前的方法没有使用全高分辨率图像，所以它们降低了图像的尺寸，并丢失了在3D中创建高分辨率细节的重要信息，但是看起来还是不错的。 ? PiFuHD通过两步解决问题来实现这一目标。...首先，以较低的分辨率（缩小比例）对模型进行训练，以专注于整体推理。这样，它可以覆盖图片的更大空间背景上下文。然后，使用这些上下文信息，模型通过观察图像和更高分辨率的第一个输出来估计人的详细几何形状。...由于精细层级将第一层级的特征作为3d嵌入，因此不需要以更高的分辨率查看整个图像，从而可以在没有背景的情况下提供此人的高分辨率图像。...具有较低分辨率的背景信息和较高分辨率的模型解决了先前方法遇到的计算时间问题。 ? 正像图中展示的，需要多层PIFu才能获得高分辨率3D模型，但是使用单层PIFu可以更快地创建准确的模型。...这种新方法是精确的，并且使用这种双向模型使它在现阶段的内存限制下可以成功运行。下面是使用这种技术取得的一些更令人印象深刻的结果…… ?
一般，深度学习的教材或者是视频，作者都会通过 MNIST 这个数据集，讲解深度学习的效果，但这个数据集太小了，而且是单色图片，随便弄些模型就可以取得比较好的结果，但如果我们不满足于此，想要训练一个神经网络来对彩色图像进行分类...transform 去对图像进行变换、正则化和可视化。...核心包:torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader 在本文中，我们的目的是用 pytorch 创建基于 CIFAR-10 数据集的图像分类器。...而在本篇博文中，我创建的神经网络层次还比较深，是 VGG 的翻版，目的是想让测试的准确率更加高一点。...VGG 的最大特征是大量采用 3x3 尺寸的卷积核，更详细的信息可以参考我的博文。
Google SGE 正在添加人工智能图像生成器，现已推出:从搜索中的生成式 AI 中获取灵感的新方法 1️⃣ 摘要 Google SGE (搜索生成体验) 正在进一步拓展其人工智能图像和文本生成能力...从图像生成到文本草稿的创作，SGE的新功能为我们提供了一种全新的方式来完成工作和发挥创意。️...随着我们继续尝试将生成式人工智能功能引入搜索，我们正在测试新的方法，以便在您搜索时完成更多工作，例如创建可以将想法变为现实的图像，或者在您搜索时获得书面草稿的帮助。需要一个起点。...因此，从今天开始，我们将推出利用人工智能驱动的生成搜索体验 (SGE) 创建图像的功能。...完成后您可以导出到 Google Drive 或 Gmail。 1️⃣2️⃣ 从图像到文本：全方位的创作支持 该功能最初面向美国英语用户。
Yocto 中的基本概念 熟悉Yocto项目中的一些基本概念 : ?...BitBake： OpenEmbedded构建系统的核心工具，负责解析元数据，从中生成任务列表，然后执行这些任务。...各种材料准备好了，BitBake代表厨师(看如何做出一道菜的)。 3.Yocto 实战 为了适应不同的环境，这里在Docker 构建Yocto 。...使用Docker容器的CROPS，您可以创建与操作系统无关的Yocto Project开发环境。参考 Yocto Project Development Tasks Manual -> 2.2.2....运行 poky-container //创建工作目录 mkdir -p /home/myuser/mystuff // 运行容器 docker run --rm -it -v /home/myuser/
输出可以使用帧缓冲设备显示在LCD上，也可以定向到串行通讯端口上(Linux控制台)。 它通常用于单拷贝方案中，在initrd中运行(用Yocto提供的配方生成)。...完全流式更新镜像 在远程更新的情况下，SWUpdate从流中提取相关图像，并将它们复制 到环境变量TMPDIR (如果未设置，则复制到 /tmp )指向的目录中，然后调用处理程序。...在Yocto中进行构建 提供了一个 metasswupdate 层.它包含了mtd-utils和生成Lua所需的更改。 使用meta-SWUpdate只需一些简单的步骤。...扩展名必须是.swu 从镜像中提取sw-description并验证它，它解析sw-description，在RAM中创建关于必须执行的活动的原始描述。...要检查生成的镜像，可以运行以下命令: swupdate -c -i my-software_1.0.swu 对复合镜像的支持 在Yocto中可以自动生成单个镜像。
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