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
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。...2.4 预训练扩散模型的个性化、定制化和控制 由于最先进的图像扩散模型以文本到图像的方法为主，因此增强对扩散模型控制的最直接方法通常是文本引导 [38、24、2、3、23 , 43, 16]。...Stable Diffusion 是一种在数十亿张图像上训练的大型文本到图像扩散模型。该模型本质上是一个带有编码器、中间块和跳跃连接解码器的 U-net。
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。
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。...如何更好地遵循文本提示 虽然文本到图像模型是希望能够生成与输入文本提示在语义上相关的图像来进行训练的，但是当文本描述变得更复杂时，模型可能会选择忽略一些物体，或无法理解某些详细的属性描述，例如将颜色应用于错误的物体...图1 基础知识 文本生成图像 图2 文本到图像生成是一个条件生成问题，它将文本作为输入条件并试图产生既具有良好视觉质量又与图像输入文本提示自动对应的图像，这通常是通过使用带有图像文本数据来完成的。...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。
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。
本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。...希望本文能帮助大家在实际工作中更高效地处理图像和文本数据。
虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需要大量的代码和扎实的理解，但是从格式良好的图像中读取文本在Python中却是简单的，并且可以应用于许多现实生活中的问题。...根据我自己的经验，该库应该能够从任何图像中读取文本，但前提是该字体不会使你连连看都看不懂。 如果无法从你的图像中读取文字，花更多的时间使用OpenCV，应用各种过滤器使文本高亮。...是的，你还需要做一个pip安装: pip install pytesseract 接下来要需要告诉Python Tesseract安装在何处。...如果文本与背景混合，OpenCV技能在这里可能是至关重要的。 在你离开之前 对计算机来说，从图像中读取文本是一项相当困难的任务。想想看，电脑不知道字母是什么，它只对数字有效。...我并不是说PyTesseract每次都能很好地工作，但是我发现即使在一些比较复杂的图像上它也足够好。但不是所有情况都很好，有时候需要一些图像处理需要使文本高亮让其相对于背景更加突出。
作者：Lars Nielsen 翻译：陈超校对：赵茹萱 本文约1500字，建议阅读5分钟本文共列举了10条如何为Midjourney编写图像生成提示的建议。...原始提示文本 使用过Midjourney的人知道，在提示中形容词越多，输出越生动和独特。.../想象以安迪·沃霍尔的风格画出马在落日下奔跑 图片由Midjourney生成，将艺术家作为风格，提示来自作者 使用渲染/照明属性作为样式 图片由Midjourney生成，提示实验来自作者（提示文本...相关参考： 文本到图像生成的创造力 JONAS OPPENLAENDER，韦斯屈莱大学，芬兰https://arxiv.org/pdf/2206.02904.pdf 为了尝试一些文本提示，这里有一篇文章...- 一些示例图像。
3.作者提出了个性化文本到图像生成的新基准，促进了该领域的标准化。...原始数据是从作者托管的公共网站收集的，以提供面向用户的开放域文本到图像的生成。为了构建PIP，作者选择了来自3115个用户，使用SD v1-5的内部微调版本构建的30万个图像提示对。...最后，文本到图像生成模型 G 根据重写的提示生成图像 I_t^{\prime}=\mathbf{G}\left(x_t^{\prime}, \epsilon\right) ，其中 \epsilon...通过分析用户提示，作者注意到用户倾向于构建涉及对象、对象属性以及对象之间关系的提示。在先前的研究中，图像检索的查询被定义为包括对象、对象的属性以及对象之间的关系。...作者使用稳定扩散（SD）v1-5作为所有方法的文本到图像生成模型。SD v1-5使用PNDM调度程序分50个步骤进行采样，并将无分类器指导尺度设置为7.0。
在当今数字化时代，文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文，文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言，在文本处理领域有着广泛的应用。...本文将深入探讨Python中文本处理的基础知识，并通过实际代码演示，带领读者从理论到实践，掌握文本处理的核心技能。文本处理的第一步是文本的读取和加载。...Python提供了多种处理文本文件的方法，其中最常用的是open()函数。...下面是一个简单的例子，演示如何使用Python打开并读取文本文件：# 打开文本文件with open('sample.txt', 'r') as file: # 读取文件内容 content...希望本文能够帮助读者更好地理解和应用Python中的文本处理技术，提升在实际项目中的应用能力。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
生成器把图像和目标领域标签作为输入，生成一张非真实的图像.（b） 生成器试图根据所给的原始领域标签，把非真实图像重构为原始图像。...这里，为了生成器能够产生与真实图像难以区分的图像且该图像可以被判别器分类为目标领域，判别器不仅要区分非真实性，而且要对一张图像作出它相应领域的分类。...在位于判别器顶部的辅助分类器的帮助下，判别器也可以预测输入给它的图像的对应领域。 辅助分类器的作用是什么？ 有了辅助分类器，判别器能够学习到原始图像的映射以及它在数据集中所对应的领域。...当生成器产生一张指定目标领域c（比如棕色头发）的新图像时，判别器可以预测所产生的图像的领域。因此生成器会产生新图像直到判别器给出对应的目标领域c（棕色头发）的预测为止。 ?...生成器将根据所给原始领域标签把生成的非真实图像重构为原始图像。我们将使用单一的生成器两次，第一次把原始图像翻译成目标领域的图像，第二次把翻译图像再重构成原始图像。 ?
但它们通常只简要介绍了控制文本到图像扩散模型或主要关注于其他模态。...第2节提供了去噪扩散概率模型（DDPMs）的简要介绍，展示了广泛使用的文本到图像扩散模型，并呈现了一个结构良好的分类法。在第3节，我们分析了控制机制并揭示了如何在文本到图像扩散模型中引入新颖条件。...第4节总结了根据我们提出的分类控制文本到图像扩散模型的现有方法。最后，第7节展示了可控文本到图像生成的应用。 分类法 利用文本到扩散模型进行条件生成的任务代表了一个多方面且复杂的领域。...这项任务的主要挑战在于如何使预训练的文本到图像（T2I）扩散模型学会模拟新类型的条件，并与文本条件一起生成，同时确保产生的图像质量高。...可控文本到图像生成与特定条件 在文本到图像扩散模型的基础上，引入新颖条件来指导生成过程代表了一个复杂和多方面的任务。
title Plot</title <body <img src="data:image/png;base64, {{ plot_url }}" </body </html 先用py绘制了xy的图像...github:https://github.com/qingnvsue/flask中的webfig文件夹 我自己的程序是在网页输入sin函数的幅度，频率，自变量范围等，然后绘制这个sin函数，让其显示到web
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。...本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。单词频率统计单词频率统计是文本分析中最基本的一项任务之一。...结合其他数据源除了文本数据外，我们还可以结合其他数据源，如图像数据、时间序列数据和地理空间数据等，进行更加全面和多维度的分析。Python中有许多数据处理和可视化工具，可以帮助我们处理和分析这些数据。...总结本文深入介绍了如何使用Python实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。...结合其他数据源：探讨了结合其他数据源进行更全面和多维度分析的可能性，如图像数据、时间序列数据和地理空间数据等。
tkinter同时使用图像与文本 compound: 指定文本(text)与图像(bitmap(内置图)/image(自定义图片)是如何在Label上显示,当指定image/bitmap时，会显示图像或自定义图片...left: 图像居左 right: 图像居右 top: 图像居上 bottom: 图像居下 center: 文件覆盖在图像上 bitmap/image : 显示在Label上的图像 text...: 显示在Label上的文本 示例: from tkinter import * root = Tk() root.title('tkinter') # 图像居下 label1 = Label(root..., fg='red', bg='blue', text='botton', compound='bottom', bitmap='error') # 图像居上 label2 = Label(root,... fg='red', bg='yellow', text='top', compound='top', bitmap='error') # 图像居右 label3 = Label(root, fg='
OCR文本图像合成工具 问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...数据来源有两种： 真实数据：通过真实数据去截取图片或者人工标注 生成数据：通过文本去生成对应的文本图片 真实数据的收集是比较费事费力的，因此可以使用一些生成数据的工具来无限量的生成想要的数据。...，文件中是一行行的文本，可以指定生成的图片内容； -c, --count：设置 生成的图片数量 -l, --language：设定生成的文本语言 -t, --thread_count：设定线程个数，加快生成速度...生成命令： 样例： $ python trdg -l cn -c 10000 -b 3 -w 20 -f 64 -t 32 生成10000张图片，生成语言是使用中文，背景图样式是3，每个生成文本长度为...20， 图片像素值高度为64，使用32线程去生成 参考 ---- OCR-文本图像合成工具 OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText
关键要点Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 迄今为止最先进的文本到图像开源模型。...它的尺寸适中，有望成为文本到图像模型的下一代标准。现在，该模型的权重在开放的非商业许可下可用，并提供低成本的创作者许可。对于大规模商业用途，请联系我们获取许可详情。
像素的集合决定了图像的最终外观。在摄影中，像素数量通常是衡量图像分辨率的一个指标。...2.Pillow库Pillow是Python的一个图像处理库，它是Python Imaging Library (PIL) 的一个更新分支，它支持多种图像文件格式的操作，包括打开、显示、裁剪、缩放、旋转...drawer.ellipse((150, 220, 310, 380), outline=random_color(), width=8)image.show()image.save('result.png')4.总结Python...提供了强大的库来处理图像，如Pillow和OpenCV，这些库可以帮助我们完成从简单的图像编辑到复杂的图像分析的各种任务。...图像处理只是Python应用的冰山一角，它的能力远不止于此。继续探索Python的世界，你会发现更多令人兴奋的可能性。
非常荣幸能有这个机会向大家展示一下我们在微软亚洲研究院最近所做的一些工作，在去年先进技术影像会议上，我给大家介绍了我们如何研发一些技术帮助大家更迅捷、更方便地来采集真实世界中的一些三维内容，那么今天我讲的是进一步的如何“从交互图形到智能图形...另外，我们专业的艺术家和捕捉设备，在过去的这么多年中帮助我们产生了大量的数据，这些高质量的数据可以帮助我们从中学习到一些三维内容的一些模型。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...他对我们的工作非常感兴趣，因为在他们的日常工作中，即使为了做一个最简单的，大家看到像是抓着手臂这样的工作需要他们的一个研究生通过反复尝试，尝试半年、甚至两年到三年这么长的时间来做这个工作。
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