前言 GPUImage系列解析已经接近尾声，这次介绍的是： 纹理输入输出GPUImageTextureOutput 和 GPUImageTextureOutput 二进制数据输入输出GPUImageRawDataInput...GPUImageTextureOutput 和 GPUImageTextureInput 用于 向OpenGL ES 输入或者输出纹理，把GPUImage的输出作为OpenGL ES的纹理或者把OpenGL...ES的输出作为GPUImage的纹理输入。...5、GPUImageFilterPipeline GPUImageFilterPipeline类是滤镜通道，把inputs的滤镜组合起来，然后添加output为最后的输出目标。...核心代码如下： filters为输入的滤镜，output为输出目标； 把filters的滤镜按照链表的形式串联起来。
上图左边表示对于判别模型D，如果输入为真实的训练数据，那么模型最终的输出应该接近于1。上图右侧表示如果判别模型的输入为由G生成的样本，那么D的最终输出应该期望接近于0。...上图所示是CGAN的结构。 把噪声z和条件y作为输入同时送进生成器，生成跨域向量，再通过非线性函数映射到数据空间。...把数据x和条件y作为输入同时送进判别器，生成跨域向量，并进一步判断x是真实训练数据的概率。 ? 在MNIST上以数字类别标签为约束条件，最终根据类别标签信息，生成对应的数字。...GAN接受的条件并不一定都是低维度的数值，也可以是广义的label，这里就可以认为右边的那个白色的图就是label，如果我们常见的GAN的判别器的输入是一个rgb三通道的图像的话，这里就好比输入的是一个...可以看一下上述的判别器部分，此时我们白色的图像充当着噪声的功能，也就是可以把白色图像经过生成器变成黑色的图，同时黑色的图和白色的图叠加作为假样本来训练。
这一新技术在保持视觉保真度的同时，将 pix2pix，CycleGAN 和 GauGAN 等广泛使用的条件 GAN 模型的计算量减少到 1/9~1/21。...通过大量的实验，团队已证明了此方法可以将 pix2pix，CycleGAN 以及 GauGAN 三种广泛使用的 GAN 模型计算量减少至 1/9 到 1/21，同时还不会损失生成图像的保真度。...在每一个训练步骤中，使用学习目标对具备某一通道数的子网络进行随机取样，计算输出和梯度，更新提取的权重（公式 4）。由于最先被抽取的几个通道更新频率更高，它们在所有权重之中扮演着更为关键的角色。...下表 1 展示了在上述四个数据集上压缩 CycleGAN、Pix2Pix 和 GauGAN 模型的量化结果。 ?...效果展示 下图 4 为使用该方法得到的效果展示。图中分别给出了输入数据、标准输出、原始模型输出以及压缩后模型的输出。
）不相上下，但具有单步推理的优势。...与多步扩散模型不同，单步模型中的噪声图直接控制生成图像的布局和姿态，这往往与输入图像的结构相矛盾。因此，解码器接收到两组代表不同结构的残差特征，这使得训练过程更加具有挑战性。 直接条件输入。...保留输入细节 潜在扩散模型 (LDMs) 的图像编码器通过将输入图像的空间分辨率压缩 8 倍同时将通道数从 3 增加到 4 来加速扩散模型的训练和推理过程。...该研究还将 CycleGAN-Turbo 与 CycleGAN 和 CUT 进行了比较。表 1 和表 2 展示了在八个无成对转换任务上的定量比较结果。...表 2 和图 16 显示，在所有四个驾驶转换任务上，这些方法输出的图像质量较差，并且不遵循输入图像的结构。
典型地，用于去雾的深度学习模型将低分辨率图像作为输入并产生低分辨率输出。然而，在NTIRE 2018单幅图像去雾挑战中，提供了高分辨率图像。因此，我们应用双三次降尺度。...大量实验表明，该方法从定量和定性两个方面改进了CycleGAN方法。1、简介诸如雾、薄雾和霾等恶劣天气事件极大地降低了任何景物的可见度，并对计算机视觉应用(例如，物体检测、跟踪和分割)构成重大障碍。...虽然从模糊区域捕获的图像通常保留了大部分主要内容，但在将它们输入计算机视觉算法之前，它们需要一些能见度增强作为预处理，计算机视觉算法主要基于在晴朗天气条件下捕获的图像进行训练。...除了常规的鉴别器和生成器损失之外，该架构还受益于循环一致性和循环感知一致性损耗的组合，从而有利于清除/增加雾度。因此，该架构被迫保留输入图像的纹理信息，并生成独特的无雾霾输出。...Cyclic perceptual-consistency loss：CycleGAN架构引入了循环一致性损失，它为不成对的图像到图像转换任务计算原始图像和循环图像之间的L1范数。
为此作者设计了一种新的生成器网络，能够在保留输入图片内容的同时迁移风格。...每个残差块都从一个卷积层开始，后面接着实例归一化和 ReLU 层。然后再是一个卷积层和实例归一化，并将输出和残差块的输入进行拼接。最后再将拼接的张量最后一个卷积和 ReLU 层。...首先Layer-IV的输出通过卷积和上采样层来增加特征图大小，以匹配上一层的特征图尺寸。所有上采样阶段的卷积滤波核的大小为 1x1 。最后再使用一个核为 7x7 的卷积层来输出转换后的三通道图像。...作者遵循 CycleGAN 和 DualGAN 中的循环一致性 (cycle-consistency) 思想来训练 GANILLA 模型，第一组 $(G)$尝试将源图像隐射到目标域，第二组$(F)$将输入图像作为目标域...这里使用自然图像作为源域，将插图图像作为目标域。 在训练阶段，作者使用来自 CycleGAN 训练数据集的5402张自然图像作为源域，并构建了一个新的插图数据集作为目标域。
CycleGAN 是 GAN 架构的一个分支，它可以同时进行两个生成器模型和两个判别器模型训练。...一个生成器从第一个域获取图像作为第二个域的输入和输出图像，另一个生成器从第二个域获取图像作为输入图像并从第一个域生成图像。然后使用判别器模型确定生成的图像的合理性，并相应地更新生成器模型。...第一个生成器输出的图像可以用作第二个生成器的输入图像，第二个生成器的输出图像应与原始图像匹配。相反地，第二个生成器的输出图像可以作为第一个生成器的输入图像，结果应该与第二个生成器的输入图像相匹配。...我们有两组不成对的图像，这意味着它们是在不同时间不同地点的照片；冬季和夏季的图像中没有完全相同的场景。 集合1：夏季景观图像。 集合2：冬季景观图像。...我们可以将 GAN 1 的生成器和判别器模型总结如下： 生成器模型 1: 输入：选取夏季图像 ( 集合1 ). 输出: 生成冬季图像 ( 集合2 ).
据作者李沛卓介绍，由于骨骼不具有和图片（image）一样规整的结构，但又拥有相对于一般的图（graph）更特殊的结构，新算子的设计亦是整个研究过程中最棘手的环节。 ?...同时将静态部分和动态部分的通道进行拼接，进行时间轴上的1维卷积。 image.png 骨骼池化，则是将不同拓扑不同的同胚骨骼合并到一个公共基本骨骼的过程。...在做测试时，编码器的输入是源动作，而解码器的输入，是编码器输出的隐变量和目标骨骼信息。 而后，根据目标骨骼的拓扑结构选择相应的解码器，得到迁移后的动作。...image.png 下图从左至右，依次表示输入、CycleGAN、NKN和研究人员的方法。 image.png 不难看出，根据输入的这段鬼步舞，研究人员方法的“贴合度”更高。...另外，是第二种难度更高的情况：不同拓扑结构的源骨骼、目标骨骼。 image.png 同样的，从左至右依次为：输入、CycleGAN、NKN和研究人员的方法。
这样能形成一个良好的负反馈，在训练判别器“鉴伪”的同时，也逼着生成器增强自己“造假”的能力。 图1：GAN中包括生成器和判别器两个部分 GAN成功之处在于生成器和判别器的“左右互搏之术”。...此外，CycleGAN还能学习到例如马匹和斑马之间的变换，也能让照片里的季节背景自由切换。 为了方便介绍和陈述，我们用马匹和斑马的变换作为案例。...和普通GAN一样，CycleGAN中也有自己的生成器和判别器。其中生成器的功能是根据输入的马匹图片，输出一张让判别器以为是真实斑马的图片。...因此，StyleGAN在输出层上使用了独立的卷积结构来添加颜色通道。看到这么深的全连接的时候我们就能猜到，这个网络的参数量极大。...在递归层之后，PixelRNN使用1*1的卷积来将每个特征的尺寸扩大2倍，并将输入分量加入输出结果之中。
x作为生成器G的输入（随机噪声z在图中并未画出，去掉z不会对生成效果有太大影响，但假如将x和z合并在一起作为G的输入，可以得到更多样的输出）得到生成图像G(x)，然后将G(x)和x基于通道维度合并在一起...，最后作为判别器D的输入得到预测概率值，该预测概率值表示输入是否是一对真实图像，概率值越接近1表示判别器D越肯定输入是一对真实图像。...另外真实图像y和x也基于通道维度合并在一起，作为判别器D的输入得到概率预测值。...因此判别器D的训练目标就是在输入不是一对真实图像（x和G(x)）时输出小的概率值（比如最小是0），在输入是一对真实图像（x和y）时输出大的概率值（比如最大是1）。...生成器G的训练目标就是使得生成的G(x)和x作为判别器D的输入时，判别器D输出的概率值尽可能大，这样就相当于成功欺骗了判别器D。
1、给定一个预训练的teacher生成器G’，通过蒸馏的方法获取一个较小的“once-for-all”的student生成器G，其中包括通过权重共享的所有可能通道数。...通过匹配输出层的logits，可以将知识从teacher模型转移到student模型，从而提高后者的表现。 ? 最后完整的损失函数为： ? 其中超参数λrecon和λdistill控制后两项的权重。...先训练一个支持所有通道的“once-for-all”网络，具有不同数量通道的每个子网络都经过同等训练，可以独立运行，子网络与“once-for-all”网络共享权重。...通过这种方式，我们可以将训练和搜索生成器体系结构分离开来：只需要训练一次，在无需进一步训练的情况下评估所有可能的通道配置，并选择最佳的作为搜索结果。 实验结果 最终实验结果如下： ?...如果想要上手亲测，需要的环境是： Linux Python 3 CPU or NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 同时，研究团队也准备了CycleGAN和pix2pix两个版本的PyTorch
所谓风格迁移，即将某一幅图像的风格(上图中的小图，也称为风格图)迁移到另一幅图像(上图a，也被称为内容图)，得到目标结果图(上图b)，目标结果图同时拥有了风格图的风格和内容图的内容。...上图包含了两个重建通道。 (1) 内容重建通道。...选择某一个抽象级别较高的特征层计算内容损失，它的主要目标是保留图像主体的内容和位置，损失计算如下，使用了特征的欧式距离，和分别是第l层生成图和内容图的特征值。 ? (2) 风格重建通道。...可以看出的是，尽管输入图的颜色纹理有很大差异，但是输出图则非常一一致，这说明其本质是从输入到特定风格的映射，哪怕输入图本身就是动画，也会被映射到特定的风格。...发布于2019年，这是一个漫画人脸数据集，首先使用漫画人脸检测算法对Anime-Planet1上的图片进行了检测，最后留下了女性的人脸图共3500张，其中3400张作为训练，100张作为测试。
由于在SIN上训练的模型不能根据局部纹理预测结果，因此必须考虑输入的整体结构。[9]通过实验证明，在SIN上训练的CNN和人一样具有更强的形状依赖性，且形状依赖性模型在分类和检测任务上表现更好。...3.2、阶段1第一阶段的目标是学习使用不同纹理数据集的纹理不变表示。我们用风格互换的[4]和CycleGAN[29]对翻译后的图像分别训练分割模型。...除了纹理正则化之外，我们还使用输出级对敌训练[23]来进一步对齐两个不同域之间的特征空间。阶段1的过程如图1所示。3.3、阶段2第二阶段的目标是基于学习的纹理不变表示，对分割网络进行目标域纹理的微调。...网络包含5个卷积层，kernel大小为4×4，通道号为f64,128、256、512、1g, stride为2。...在图7中，CycleGAN在保留原始图像合成纹理的同时匹配辅助域的颜色分布。另一方面，风格转换使纹理多样化。这是我们的方法与DRPC最不同的地方。
（1）、下采样 由于我们的目标是在能够生成高分辨率CT图像的同时，从Transformer的建模能力中获益，我们设计了一种具有可管理数量参数的生成卷积Transformer。...最后，通过改变激活图，将输出张量重塑为矩阵，同时保留通道的数量。 设 、 和 表示三个投影块的可学习参数。查询、键和值的嵌入计算如下： 其中 和 。...为了形成整个多头注意力模块的输出，我们在通道维度上连接输出张量，获得64×64×384分量的张量。128个滤波器的逐点卷积将输出张量的维数降低到64×64×128个分量。...接下来，将范数层的输入添加到逐点卷积块的输出中，从而得到卷积Transformer块的最终输出。...所选择的切片具有作为解剖学标志的第7颈椎骨的颅骨和第12颈椎骨的尾部。三相扫描由自然（非对比）扫描、早期门静脉扫描和晚期动脉扫描组成。
本文中使用了16个滤波器，通过maxout unit的激活函数，每四个输出一张图。这里不padding，输入是3*16*16三通道的块。输出的是四个12*12,每一个代表一种特征。?...当W1是反向（Opposite）滤波器,通道的最大等价于通道的最小值，等价于暗通道先验（DCP）；当W1是环形（Round）滤波器, 等价于对比度提取，等价于最大对比度（MC）；当W1同时包含反向（Opposite...总体网络结构较为简单，主要分为2部分 （1）K估计模块：利用输入图像I（x）对未知变量K(x)进行估计 （2）干净的图像生成模块：将估计所得的K（x）作为自适应变量输入网络，得到J（...每个级别的输入都是上一个级别输入大小的两倍，其相应的derived的预处理图像也是由上一个级别的输出图像得到的。这种级联的结构如下所示:?...在一维情况下，给定1-D输入f，具有内核大小k的常规卷积层w的输出为： 其中一个输出点覆盖总 个输入点，因此感受野为
二，利用暗通道估计全局大气光值。在暗通道去雾算法中，从暗原色通道中选取最亮的比例的像素值，然后选取原输入图像中这些像素具有的最大灰度值作为全局大气光值。三通道中每一个通道都有一个大气光值。...首先求取输入图像RGB三通道中的最小值，即求取暗原色通道图像，然后对暗原色通道图像进行均值滤波，然后求取其中灰度值最大的点，接着求取输入图像RGB三通道中值最大的通道图像，然后求取出灰度值最大的点，然后将两个点的灰度值的平均值作为全局大气光...这里不，输入是三通道的块。输出的是四个,每一个代表一种特征。 作者指出，“卷积+Maxout”等价于传统的手工去雾特征。...当W1是反向（Opposite）滤波器,通道的最大等价于通道的最小值，等价于暗通道先验（DCP）；当W1是环形（Round）滤波器, 等价于对比度提取，等价于最大对比度（MC）；当W1同时包含反向（Opposite...网络结构如Figure1所示，三个卷积模块作为编码部分，一个反卷积和两个卷积作为解码部分在二者之间插入多个smoothed dilated resblocks。 ?
许多研究致力于基于图像生成的任务，包括属性到图像的生成、文本到图像的生成或图像到图像的转换。这些任务在广义上都可以归为条件图像生成，分别采用属性向量、文本描述或一幅图像作为条件输入，并输出一幅图像。...为了解决（1）和（2）中的问题，最近人们引入了多域图像（及语言）转换模型。代表源/目标域信息的固定向量可以用来作为单一模型的条件，以指导转换过程。...有多个判别器模块 D_i 连接到重构器上，以将生成图像从真实图像中分辨出来，并对相应的属性做出预测。所有的模块拥有相同的接口，即 E 的输出、R 的输入、T_i 的输入和输出有相同的形状和维度。...之后，依次应用几个残差块，其输出用 f' 表示。使用变换后的特征图 f' 和具有 Tanh 激活函数的附加卷积层来生成尺寸为 H×W 的单通道特征图 g。...最后，使用掩码 g'将变换后的特征图 f'与输入特征图 f 相结合，得到输出 f_t = g'×f' + ( 1-g' )×f。 ? 图 3：转换器模块。 ?
使用预训练模型作为蒸馏过程中的教师网络，同时定义一个超网络。超网络中最大的子网络的结构和教师网络的结构相同。使用重排序之后的预训练模型参数初始化超网络，并把这个超网络作为学生网络。...表GLUE数据集精度对比 OFA对GAN的压缩 接下来再讲解OFA对于CV中的GAN的压缩。 选取CycleGAN模型作为压缩流程的示例。...蒸馏和裁剪结合 直接修改完backbone之后的CycleGAN-MobileResNet模型还是有点大，我们利用剪枝功能对backbone进行一些通道裁剪，基于L1Norm的方法来计算每个参数的重要性...把上一步训练完成的学生网络作为OFA中的超网络，根据backbone中的通道数设计相应的搜索空间，在训练超网络时随机在搜索空间中选择卷积的通道数，通过这种方式来进一步压缩网络中的参数。...同时为了超网络训练的稳定性，也添加了蒸馏方法来辅助训练，本次蒸馏中使用步骤2中训练完成的学生网络作为教师网络，超网络作为学生网络。具体的蒸馏方案和上一步骤中相同，在此就不重复介绍了。
2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。 返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。 如果答案不止一个，则可以返回满足条件的任意一个答案。...输入：str1 = "abac", str2 = "cab"。 输出："cabac"。...• 否则，取 dp[i-1][j] 和 dp[i][j-1] 中的较大值，表示当前字符不能同时出现在最短公共超序列中，需要从其中一个字符串中选择。...ansi 减一，同时将 i 和 j 减一。...13.将 ans 转换为字符串，并作为结果返回。 14.在 main 函数中调用 shortestCommonSupersequence 函数，并输出结果 "cabac"。
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