图像表示 这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像，右边是一个二维矩阵(14*14)，每一个矩阵对应的位置是一个像素值，在这里白色代表。...往下看，都是用placeholder来初始化参数，看具体参数值： x的表示：数据类型、批大小、图像宽度和高度，图片深度(灰度图是没有通道，只有两个为宽和高，彩色为RGB，为3个通道，变成了三维数组)。...文本表示 TF is best 文本符号 -> 数值向量 # 输入数据，文本序列 x = tf.placeholder(tf.int32, # 数据类型 [batch_size,...所以说文本输入是这样：首先把每个句子或词转换成词在emb表里边的索引值，然后再把这个索引值通过emb表映射成对应的向量值，生成这个input，输入到模型里边。...小结 图片的输入表示 文本的输入表示
所以许多大的txt文档都要转换成utf-8. 手动转换很麻烦，特别是大的文件，打开就要等一段时间，然后还要转码。所以就想到用刚学的Python去做一个小工具，以后方便处理这些书。...该工具带GUI界面，经测试能够成功的把ANSI格式txt文件转换为utf8。
SDXL Turbo在11 月 28 日发布，一种新的文本到图像模式。...SDXL Turbo 通过新的蒸馏技术实现了最先进的性能，能够以前所未有的质量生成单步图像，将所需的步骤数从 50 减少到仅 1。该技术利用对抗性训练和分数蒸馏的组合。...SDXL Turbo 基于一种称为对抗扩散蒸馏 (ADD) 的新颖蒸馏技术，该技术使模型能够一步合成图像输出并生成实时文本到图像输出，同时保持高采样保真度。...对抗扩散蒸馏的优点SDXL Turbo 在扩散模型技术方面取得了新进展，在 SDXL 1.0 的基础上进行迭代，并为文本到图像模型实现了一种新的蒸馏技术：对抗扩散蒸馏。...通过整合 ADD，SDXL Turbo 获得了与 GAN（生成对抗网络）共有的许多优势，例如单步图像输出，同时避免了其他蒸馏方法中常见的伪影或模糊。
为了减少训练扩散模型所需的计算能力，基于潜像[11]的思想，提出了潜在扩散模型（LDM）[44]方法，并将其进一步扩展到稳定扩散 2.3 文本到图像的扩散 扩散模型可以应用于文本到图像生成任务，以实现最先进的图像生成结果...Disco Diffusion 是 [9] 的剪辑引导实现，用于处理文本提示。稳定扩散是潜在扩散[44]的大规模实施，以实现文本到图像的生成。...Imagen [ 49 ] 是一种文本到图像结构，不使用潜在图像，而是使用金字塔结构直接扩散像素。...一些研究还表明，多模型方法可以从各种翻译任务中学习到强大的生成器 [64、29、19、40] 我们讨论了当前图像到图像转换中最强大的方法。...Taming Transformer [11] 是一种视觉转换器，具有生成图像和执行图像到图像转换的能力。 Palette [48] 是一个统一的基于扩散的图像到图像翻译框架。
#-- coding:utf-8 -- from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw text = u'欢迎访问open-...
Networks for Document Classification @miracle 推荐 #Text Classification 本文使用两个神经网络分别建模句子和文档，采用一种自下向上的基于向量的文本表示模型...Semantic Instance Segmentation @paperweekly 推荐 #Recurrent Neural Networks 本项目提出了一个基于 RNN 的语义实例分割模型，为图像中的每个目标顺序地生成一对...作者认为模型可以不通过对于数据集上进行学习和预训练就能实现图像转换任务（如去噪、超分等），仅需调节超参数（如网络训练次数、学习率等）。...Human-Level Performance in Person Re-Identification @Molly 推荐 #Person Re-identification 本文来自 Face++，作者引入端到端的方法...Adversarial Networks #Generative Adversarial Networks 本文提出的模型名为 CycleGAN，作者希望在不借助 paired example 情况下，来实现图片的风格转换
音素是语言识别领域的最小单元，文本到音素的转换是TTS任务（文本转语音）中重要的步骤之一，最近用了下python包（phonemizer），实践了下，觉得还挺有用的，因此记录一下过程。...上述两种音素转换工具的区别如下：Festival provides US English phonemization with syllable tokenization, espeak endows
本篇内容稍稍有一点难度，如果你只是python爱好者，可以忽略此篇教程，如果你是计算机相关专业学习者或从业者，那么建议你认真阅读。 ?...我们平时使用的数字是十进制，逢10进1， 而计算机采用的是二进制，此外，有时你还会遇到八进制，十六进制， 其实只要掌握好方法，这些进制的理解就不难，相互之间的转换也并不复杂，我们先来看一个10进制的例子...= 64 + 32 + 8 + 4 = 106 python中二进制的数值以0b开头 print(0b1101010) # 106 1.2 八进制转十进制 如果你已经理解了二进制如何转成十进制，那么八进制转成十进制也就变得简单了...，以八进制125为例 125 = 1*82 + 2*81 + 5*80 = 64 + 16 + 5 = 85 在python中，八进制的数值使用0o开头 print(0o125) # 85 1.3...以十六进制3f2a1为例 3f2a1 = 3*164 + 15*163 + 2*162 + 10*161 + 1*160 = 196608 + 61440 + 512 + 160 + 1 = 258721 python
许多内容制作项目需要将简单的草图转换为逼真的图片，这就涉及图像到图像的转换（image-to-image translation），它使用深度生成模型学习给定输入的自然图片的条件分布。...图像到图像转换的基本概念是利用预训练的神经网络来捕捉自然图片流形（manifold）。图像转换类似于遍历流形并定位可行的输入语义点。...在最近的一篇论文中，香港科技大学和微软亚洲研究院的研究者认为，对于图像到图像的转换，预训练才是 All you need。...因此，研究者将每个图像到图像的转换问题视为下游任务，并引入了一个简单通用框架，该框架采用预训练的扩散模型来适应各种图像到图像的转换。...他们将提出的预训练图像到图像转换模型称为 PITI（pretraining-based image-to-image translation）。
然而，图像相比纯文本可以提供更直观的视觉概念。本文提出一种新的框架视觉概念转换器(VCT)，能够保留源图像中的内容，并在单个参考图像的指导下转换视觉概念。...只需给定一幅参考图像，所提出的VCT就可以完成通用的图像到图像转换任务，并取得优异的结果。...引言 图像到图像转化(I2I)任务旨在学习一个条件生成函数，将图像从源域转换到目标域，同时保留源域内容并迁移目标概念。 传统上，基于生成对抗网络(GAN)或流的 I2I 方法通常存在泛化性差的问题。...只需给定一幅参考图像，所提出的 VCT 就可以完成通用的图像-图像转换任务，本文的贡献如下 提出了一种新的视觉概念转换(VCT)框架。...图5 所提出的 VCT 通过克服上述方法的所有缺点，可以在保持学习到的概念和内容的情况下生成最佳结果。此外，为了评估所提出的 VCT 的图像转换能力，保持内容图像不变，改变不同的参考图像。
从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来 在过去的几年里，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速崛起，从基础的文本生成到更复杂的图像、音频甚至视频生成。...尤其是在“从文本到图像”的应用上，AIGC 展现了前所未有的潜力，重新定义了我们对内容创作和传播的理解。...尤其是近年来图像生成技术的突破，让AIGC成为了视觉内容生产的新利器，实现了从文本描述到图像生成的跨越。 二、文本到图像：AIGC 的技术核心 将文本转化为图像是AIGC技术中的一个关键进展。...这种从文本到图像的技术，不仅提升了内容生成的速度，也大幅降低了生成高质量视觉内容的门槛。...结语 AIGC的“从文本到图像”技术不仅仅是技术上的突破，更是内容创作方式的颠覆。通过赋能创作者，AIGC打破了传统内容生产的限制，让创作过程变得更加自由与高效。
从文本到图像的基础开始，文本到图像生成试图基于文本输入生成高保真图像，这是条件图像生成下的一个特殊问题，它试图不仅生成高质量的图像，而且希望它在语义上与无限条件相关。...在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...基于回归 Transformer 的方法 其核心思想是首先将图像转换成多个patch，并将每个patch映射到一个离散索引，这个索引指向图像标记器的代码书中的一个特定标记。...左侧是一对变分自编码器或VAE的编码器和解码器，如右上角所示，可以将图像转换成潜变量，扩散过程实际上稍后会在其上操作，也可以使用解码器恢复最终图像或原始重建图像。第二部分位于右侧中央，即条件编码器。...这项研究介绍了新的关注层引导，它被插入到每一个预先定义的文本到图像模型的变形器块中。
文本到图像生成的任务目标是根据文本描述合成具有光感和多样性的图像。...等人，2021），将连续图像块转换为离散标记，这些标记来自一个固定的词表，同时降低空间维度。...解码器仅 Transformer Transformer不同于Unified-IO和Parti使用包含编码器-解码器的统一架构，以及预训练的编码器，mGPT 在转换文本和图像输入 into a unifed...基于FP-SFT阶段的功能图像生成能力，作者继续通过标记的图像和标注从密集标记、空间-条件图像生成和多转换数据集中将离散标记微调到Lumina-mGPT。...与LlamaGen相比，Lumina-mGPT在图像质量方面可以实现更好的视觉效果，如图3中所示的文本到图像生成。
3、当token==“（”时，opstack中存入“（”，因为转换成后缀就不需要用“（）”表示优先级，存起来是用于做优先级的判断 ?
转换方法 今天来说说图像处理最基础知识，彩色图像与灰度图像转换，一般大家熟知的彩色图像转灰度的公式如下： ?...代码实现 OpenCV中有一个模块是彩色图像转为灰度图像的，基于API是cvtCOLOR，我这里就直接裸奔了一下，其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射，可以获得极高速度优势！...我这里就简单的用python演示了一下，代码实现如下： import cv2 as cv import numpy as np def lut(weight): lut = [] for...上述各种灰度转换方法对比结果如下： ? ? 无冥冥之志者，无昭昭之明； 无惛惛之事者，无赫赫之功！ ? ? 往期精选 二值图像分析案例精选 OpenCV4 视频教程来了.......全局对比度的图像显著性检测算法
[面试官：请使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...针对他的这个疑惑，今天专门写文章介绍一下如何使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换，帮助读者大人化解此类问题。...好处 使用 shader 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换有什么使用场景呢？在生产环境中使用极为普遍。...glReadPixels 大家经常用来读取 RGBA 格式的图像，那么我用它来读取 YUV 格式的图像行不行呢？答案是肯定的，这就要用到 shader 来实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...的转换，然后渲染到屏幕上。
创建一个将任何文本转换为语音的项目可能是一个有趣且可以提升技能的项目，特别是在学习 HTML、CSS 和 JavaScript 的过程中。...在这篇博客中，您将学到如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建一个文本到语音转换器。...HTML、CSS 和 JS 文本到语音转换器教程使用 JavaScript 创建文本到语音转换器的步骤要使用 HTML、CSS 和纯 JavaScript 创建一个文本到语音转换器，请按照以下逐行步骤进行...button.innerText = "Convert to Speech"; } });};button.addEventListener("click", textToSpeech);如果在创建文本到语音转换器时遇到任何困难...，或者你的代码没有按预期工作，你可以通过点击下载按钮免费下载此文本到语音转换器的源代码文件，你还可以通过点击查看演示按钮查看此卡片滑块的实时演示。
Google提出了一个跨模态对比学习框架来训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，用于研究解决生成的跨模态对比损失问题。..., Google Research 原文 / https://ai.googleblog.com/2021/05/cross-modal-contrastive-learning-for.html 从文本到图像的自动生成...与其它指导图像创建的输入类型相比，描述性句子是一种更直观、更灵活的视觉概念表达方式。强大的自动文本到图像的生成系统可以成为快速、有效的内容生产、制作工具，用于更多具有创造性的应用当中。...在CVPR 2021中，Google提出了一个跨模态对比生成对抗网络（XMC-GAN），训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，通过模态间与模态内的对比学习使图像和文本之间的互信息最大化，解决文本到图像生成的跨模态对比损失问题...XMC-GAN 文本到图像合成模型中的模态间和模态内对比学习 XMC-GAN 被成功应用于三个具有挑战性的数据集：一个是MS-COCO 图像描述集合，另外两个是用Localized Narratives
然而，当前的文本到图像系统仍然存在一个重大挑战，通常无法处理不同的输入，或者仅限于单一模型结果。目前的统一尝试往往分为两个方面：i）在输入阶段解析多样化的提示；ii) 激活专家模型进行输出。...DALLE-2和Imagen都非常擅长根据文本提示生成图像。然而它们的非开源性质阻碍了广泛普及和相应的生态发展。第一个开源文本到图像扩散模型，称为稳定扩散模型（SD），它迅速流行并广泛使用。...图 1 这项工作的贡献可以概括为： 新见解：DiffusionGPT 采用大型语言模型 (LLM) 来驱动整个文本到图像生成系统。大语言模型充当认知引擎，处理不同的输入并促进专家选择输出。...特别地，该代理按照示例提示的句型将丰富的描述和详细的词汇融入到输入提示中。...超越文本到图像任务。将见解应用到更广泛的任务中，包括可控生成、样式迁移、属性编辑等。 总结 本文提出了 Diffusion-GPT，这是一种一站式框架，可以无缝集成卓越的生成模型并有效解析不同的提示。
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