本文转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会 ?...该论文针对目前主流的场景文字识别（STR）模型，提出了一种高效的基于优化的对抗攻击方法。这是对抗攻击在场景文本识别模型中的首次尝试和研究。...2）STR模型的攻击样本需要遵从一定的语义信息，输出的序列要对齐，并不是无意义的字符串。3）STR模型的编码器往往利用RNN结构来提取文本图像的上下文序列特征，而不是非序列任务中常用的CNN。...因此该文章假定输入的场景文本图片为x，相应的Ground-truth为l={l0, l1,…, lT}，T为序列的长度。...将这个应用到一般情况，改变目标序列中k个字符，则l’可以分为k+1个部分，即1个没有改变的字符组和k个改变的字符。因为上列公式中第一项是常数项，所以损失函数可以改写为： ?
DOCTYPE html> HTML5网页中的文本和图像 网页中的文本分为两大类：一是普通文本；二是特殊文本字符； 半角大的空白 全角大的空白 不断行的空白格 <br /...或者直接shift+空格 ； 尽量不要使用 来表示多个空格，因为多少浏览器对空格的距离实现是不一样的。... 文本的特殊样式： 我是粗体文字 我是强调文字 我是加强调文字... 我是倾斜文本，HTML中重要文本和倾斜文本都已经过时，需要CSS实现，CSS实现页面样式更加精细 我是上标上标 <p
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。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...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。
所以，特别是当我们谈论文本图像生成时，我们将文本作为输入，这个条件编码器可以是一个处理文本的CLIP编码器，输入语句并产生一套词嵌入。...可控制的生成 文本+布局/框架 文本在典型的文本图像生成中指的是整个图像的全局描述。在某些情况下，将这种全局文本描述与其他形式的可选附加输入条件相结合可能会很有帮助。...后来，当模型学会将这些零初始化的参数设置为非零时，这个额外的条件分支逐渐融入，并实现了我们的目标，即文本和其他密集条件的组合。...推理时期引导 图7 最近也有一些非常有趣的研究，尝试仅在推理时期有额外指导。因此，通用引导对于视觉模型是一个代表性的工作，其中核心思想是扩展在分类引导中的思想，以将分类器扩展为一般的辨别器引导。...因此，还有一些有趣的工作使用推荐增强或上下文生成的思想，在测试时以额外的图像为条件，试图实现概念定制的类似目标。 展望 在文本到图像生成领域关于开源和云源代码基础的这两个方向上，已经有相当强大的模型。
为解决这个问题，提出Diff-Text，一种基于训练的自由场景字体生成框架，适用于任何语言。 模型根据任何语言的字体和场景的文本描述生成逼真的图像。...然而，目前的技术在生成编辑后的文本图像时面临着一个明显的挑战，即如何展示高度清晰和易读的编辑后的文本图像。这个挑战主要源于各种文本类型之间的内在多样性和复杂背景的复杂纹理。...为解决这个挑战，本文提出一个三阶段的框架，用于在文本图像之间迁移文本。首先，引入一个文本交换网络，它可以无缝地将原始文本替换为期望的新文本。随后，将背景修复网络纳入到框架中。...具体来说，编码器通过ViT块和局部嵌入层将输入图像分层映射到隐藏空间，而解码器通过ViT块和局部分割层将隐藏特征逐步上采样到文本擦除图像。...由于ViTEraser隐式集成了文本定位和图像绘制，提出了一种新的端到端预训练方法，称为SegMIM，该方法将编码器和解码器分别集中在文本框分割和掩码图像建模任务上。
在这个方法中，场景图是用来描述场景中对象之间关系和属性的图形化表示，包括物体、属性、关系等，基于场景图的文本生成图像方法一般分为两步：利用场景图生成物体区域：首先，将场景图中的物体和关系映射到图像的像素空间中...图像生成：利用图像生成模型根据提取出的对话特征生成相应的图像。生成模型可以将对话特征作为条件输入，以确保生成的图像符合对话信息的要求。输出图像：生成模型生成图像后，可以将其输出为可视化的图像结果。...Niu 等人建议以局部相关文本为条件来生成图像，即局部图像区域或对象的描述，而不是整个图像的描述，提出 VAQ-GAN。...在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。四、基于边界框标注的文本生成图像基于边界框的文本生成图像是一种根据边界框信息生成图像的方法。...它通过将输入文本描述和一个特定风格图像进行输入，借助卷积神经网络等技术实现将输入图像的内容与指定风格的图像的风格进行融合，生成新的图像。
介绍 近年来，扩散模型在图像生成任务中盛行，彻底改变了图像编辑、风格化和其他相关任务。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。为SD量身定制的各种技术，例如Controlnet、Lora，进一步为SD的发展铺平了道路，并促进了其与各种应用的集成。...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。...此外，本文的系统擅长为与人类相关的物体生成更详细和准确的图像，例如“星空下的浪漫情侣”的提示。...目标是将反馈直接纳入LLM的优化过程中，从而实现更精细的解析和模型选择。 候选模型的扩展。为了进一步丰富模型生成空间并取得更令人印象深刻的结果，将扩展可用模型的库。 超越文本到图像任务。
一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为"物理/力学/曲线运动"。...下面将展示整个训练过程，训练的样本来自《2016 B版 5年高考3年模拟:高考理数》，并手工标注了14个分类，每个分类下约50个样本，每个样本为一个题目, 图像为手机拍摄。 ?...调整图像大小 调整的目的是为了让图像中文字的尺寸保持大致相同的像素尺寸。这里做了一个简单假设，即：图像基本是一段完整的文本，比如一个段落，或者一页文档，那么不同的图像中，每行文本的字数相差不会很大。...提取文本行 由于预处理过程中已经将样本的图像尺寸基本调整一致，所以可以比较容易的利用形态学的处理方法，分割出文本行。...提取特征(视觉词汇) 裁剪出单行文本图像后，我们可以将图像中各列的像素的值各自累加，得到一个一纬数组，此数组中的每个局部最小值所在的位置，即为文字间的空隙。
最近文本生成图像AI又火爆了起来，并且频频上热搜，在知乎热榜上都会看到相关的问题出现： 游戏设计师利用AI工具作画拿到一等奖：说的是美国的一位画师利用AI工具进行作画，并拿到了一等奖，从而惹来了大量的争议...由于AI图像生成软件Midjorunery的爆火，导致大量的日本画师纷纷进行抵制 而伴随着Stable Diffusion，DALLE-2，Imagen等AI文本图像生成模型的出现，作画这个行业“...在8月22日左右，AI文本生成图像圈又开源了一个比较火爆的项目：Stable Diffusion；其一推出，github累积星星数已经到达3.6k。...由于今天是中秋节，刚好我以“兔子”和“月亮”为关键词，生成的一些图片： I want to dream of seeing the rabbit in the moon Reddit is looking...Stable Diffusion 这个模型大体框架主要用到扩散模型，之前我也有一篇文章介绍过： 文本图像生成：谷歌Imagen硬杠OpenAI的DALL.E 2 扩散模型有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程
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。...，如何训练模型仅通过一段文本描述输入就能生成具体的图像，是一项非常具有挑战性的任务。...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
例如，在图像文本跨模态检索任务中，当给定查询文本，需要依据图像文本的相似性去检索内容相似的图像；在图像描述生成任务中，给定一幅图像，需要依据图像内容检索相似的文本，并以此作为(或者进一步生成)图像的文本描述...总体过程如下：首先利用 CNN_I 提取图像特征，然后 CNN_L 利用之前时刻生成的单词对当前的单词信息进行表达，然后通过多模态层结合图像和单词信息，最后将融合的信息作为递归神经网络的输入来预测一下时刻的单词...为了显式地对不同角色间的关系建模，文中提出的图模型神经网络将表示不同角色的节点连接在了一起，并通过信息传递的方式使得网络可以输出一个结构化的结果。...为了将视频中的事件解码为描述该事件的语句，这篇文章提出了一种双层LSTM方法，来学习如何表达视频帧序列。...图中表示语句的开头，表示句末的标签，表示该时间戳上输入为空。该模型可以同时学习视频帧的时序结构和生成语句的序列模型。
（CLIP），实现了由文本提示引导的零样本图像操作。...为了缓解这一问题并实现可信的真实图像操作，本文提出了一种新的方法，称为 DiffusionCLIP，它使用扩散模型进行文本驱动的图像操作。...这个过程是确定性的，可以在较少的步骤中完全将潜在变量反演为原始图像。将 DDIM 的采样过程重写成公式 7 的形式，可以将其视为求解一个常微分方程的欧拉方法。...它包含经过预训练的文本编码器和图像编码器，用于识别数据集中哪些文本与哪些图像相匹配。...它将参考图像和生成图像的嵌入之间的方向与 CLIP 空间中一对参考文本和目标文本的嵌入之间的方向对齐，具体公式 9 所示 \mathcal{L}_{direction}(x_{gen},y_{tar};
例7-5 FillTest.java 为文本设定特殊字体 在本章开始的“Not a Hello, World”程序中用默认字体显示了一个字符串。实际上，经常希望选用不同的字体显示文本。...getStringBounds方法返回的矩形宽度是字符串水平方向的宽度。矩形的高度是上坡度、下坡度、行间距的总和。该矩形始于字符串的基线，矩形顶部的y坐标为负值。...• float getHeight( ) 返回字体的总高度—两条文本基线之间的距离（下坡度＋行间距＋上坡度）。...java.awt.Graphics 1.0 • void setFont(Font font) 为图形环境选择一种字体。这种字体将被应用于后续的文本绘制操作中。...参数：img 将要绘制的图像 x 左上角的x坐标 y 左上角的y坐标 width 描述图像的宽度 height 描述图像的高度 observer 绘制进程中以通告为目的的对象（可能为null） • void
VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等 图片 多模态预训练模型通过在多种模态的大规模数据上的预训练，可以综合利用来自不同模态的信息，执行各种跨模态任务...在本项目中，我们推出了VLE (Vision-Language Encoder)，一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。...给定图文对，随机遮掩文本中的部分单词，训练模型还原遮掩的文本。 ITM (Image-Text Matching)：图文匹配预测任务。给定图文对，训练模型判断图像和文本是否匹配。...给定图文对，预测图片中的哪些patch与文本描述相关。 VLE在14M的英文图文对数据上进行了25000步的预训练，batch大小为2048。...3.2 视觉常识推理 (VCR) 我们将VCR格式化为一个类似于RACE的选择题任务，并对于每张图像中的对象，将覆盖该对象的patch的表示的平均池化值添加到融合模块之前的图像特征序列中。
使用设计/流派作为风格 图片由Midjourney生成，提示来自作者 使用艺术家名字作为风格 你也可以将艺术家作为你的输出风格。...（这里有一些例子） 图片由Midjourney生成，文字提示：“野茉莉”，文字来自作者 6.图像作为提示 如果你想获得一些类似某图片风格的输出，（当你想获得一致输出时）将图片URL传递进去。...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。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
引言 WonderJourney是斯坦福大学和谷歌联合开发的一个项目，它能够根据用户提供的文本或图片自动生成一系列连续的3D场景。...持续的3D场景生成： 基于起始点，生成一系列多样化的3D场景，形成长时间的虚拟旅程。 多样化的目的地： 从同一起点出发，生成不同终点的旅程，如山脉或海滩。...用户引导旅程： 用户通过文本描述如诗歌或故事摘要来指导旅程的生成。 工作原理 场景描述生成： 使用大型语言模型（LLM）自动生成场景的文本描述。...文本驱动的视觉生成： 根据LLM描述，使用文本驱动的视觉生成模块创建彩色点云的3D场景。 视觉验证： 利用视觉语言模型（VLM）确保生成场景的连贯性和视觉效果。...结语 WonderJourney为用户提供了一种全新的探索虚拟世界的方式，通过技术创新将文本和图像转化为引人入胜的3D旅程体验。
简单的形式，你用文本描述你要创作的艺术类型，它会根据文本提示尽最大努力为你创作。一些工具包含了额外的风格或者参数，以使得生成结果更加独特。...我们可以将图片做个人或者商业用途，但是我们要将图像归因于 Craiyon 并遵守其使用条款中概述的规则。...StarryAI StarryAI 是一个 AI 图像生成器，专注于将文本转化为类似绘图的艺术品。许多结果都具有魔幻风格，该工具擅长夜景图，这也是 StarryAI 名字灵感来源。...虽然可以免费注册和使用，但是付费版 paid plans 为创建的图像提供存储和高精度的分辨率选项。还有一个 energy 和 recharging 系统，可以决定图像处理的速度。...只需要输入文本提示，然后选择一种艺术类型。仅需要几分钟，你将得到一幅根据文本提示生成的图像，且你可以将其下载下来。
dVAE 将 256×256 图像编码为 32×32 tokens 的网格，词汇表包含 8192 个可能的值。...类似 GPT-3 的 transformer 解码器使用一系列文本 token 和（可选）图像 token（此处为 id 为 42 的单个图像 token）并生成图像的延续（此处为 id 为 1369...该模型的工作方式如下：CLIP 模型是单独训练的。然后 CLIP 文本编码器为输入文本（标题）生成嵌入。然后一个特殊的先验模型基于文本嵌入生成图像嵌入。然后扩散解码器基于图像嵌入生成图像。...在训练期间，10% 的时间用于将 CLIP 嵌入随机设置为零，50% 的时间随机删除文本标题。...作者通过将文本标题和 CLIP 文本嵌入编码为序列的前缀来调节 AR 先验。此外，它们在文本嵌入和图像嵌入之间添加一个表征（量化的）点积的 token。
Mixlab 小杜 近期谷歌研究与特拉维夫大学推出一种使用 “Cross-Attention Control” 方法，支持用文本多次编辑 “由文本生成的图像” 的新模型。...的编辑框架，其中图像编辑仅由文本控制。...整个过程无需用户输入底图，并且无需额外扩展模型或者设计手段的微调。 小杜 作者的方法使我们能够仅编辑文本提示来把控图像生成制作的过程，为基于文本输出操作的图片编辑应用程序开发铺平了道路。...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
然后，作者将这些单元在网络宽度和深度上叠加，以构建一个完整的路径空间，从而可以考虑各种未被探索的交互模式。同时，作者为每个单元配置了一个动态路由器 ，以生成与数据相关的路径。...然后将这些特征average pool，得到特征。然后，通过FC将这些特征向量转换为维空间。输出的视觉区域表示法表示为；。同时，作者采用平均池化方法得到了给定图像的全局表示。...然后，采用一个些不同大小感受野的并联的一维卷积来捕获短语级语义。然后，将这些卷积核的特征映射concat起来，将结果传到FC层，获得维的单词特征，表示为；。...为了实现给定的正图像-文本对（，）的语义对齐，作者使用双向 triplet loss进行优化，其定义为： 表示一个 margin factor，（，，，）表示和的全局表示之间的余弦相似性。...为了实现语义-路径的一致性，将正则化表示为： 最后总的损失函数为： 03 实验 3.1 Performance Comparison 如上表所示，DIME相比于其他图像-文本检索的方法有明显的性能优势
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