学习如何在API中使用DALL·E生成或操作图像。想要在ChatGPT中生成图像吗？请访问chat.openai.com。...用法生成图像生成端点允许您根据文本提示创建原始图像。在使用DALL·E 3时，图像可以是1024x1024、1024x1792或1792x1024像素大小。...默认情况下，图像以标准质量生成，但在使用DALL·E 3时，您可以设置quality："hd"以获得增强的细节。方形、标准质量的图像生成速度最快。...上传的图像和掩码都必须是小于4MB的正方形PNG图像，并且它们的尺寸必须彼此相同。掩码的非透明区域在生成输出时不会被使用，因此它们不一定需要像上面的示例一样与原始图像匹配。...变体（仅适用于DALL·E 2）图像变体端点允许您生成给定图像的变体。
上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。...首先是生成器部分G，它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^： I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络...判别器部分D也有两部分，分别是原始的DsrcD_{src}Dsrc和增加的DclsD_{cls}Dcls，分别用来评价图像生成的效果和属性编辑的效果。...因为如果没有DclsD_{cls}Dcls，也可以生成出质量高的图像，但是做不到属性的控制。DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls共用了主干网络。 ?...G损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以生成器G也要有两个对应的损失函数，分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100859215 简介 GAN，即生成对抗模型，是图像生成领域内的一种重要方法，它在2014...G(z)G(z)G(z)就是最后生成出来的图像。 GAN原理 GAN结构 ?...对于生成器G，希望生成的图像G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实图像，而对于判别器D，希望无论生成的图像G(z)G(z)G(z)有多真实，判别器总是能把他和真实的图像区分开，所以说GAN是一个G和D博弈的过程...GAN和VAE VAE一般采用MSE评估生成图像，即每一个像素上的均方差，这样会使生成的图像变得模糊。但是VAE由于自身是带条件控制的，所以VAE不会生成很多奇奇怪怪的图像。...GAN采用判别器评估生成的图像，由于没了均方误差损失，所以GAN生成图像更清晰，但是由于GAN很难训练，同时原始的GAN没有条件控制的能力，所以GAN生成的图像有些会很奇怪。
Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和模块，其中Tiler模块为处理和分析图像数据提供了极大的便利。本文将对Python Tiler模块进行深入分析，并通过代码示例展示其应用。...主要功能Tiler是一个用于处理和生成切片图像的Python库，特别适用于地理空间数据的可视化和分析。它能够将大图像分割成多个小块（切片），以便于在Web应用程序中进行展示和交互。...集成其他库：可以与其他图像处理库（如Pillow、OpenCV等）结合使用，增强功能。安装Tiler模块在使用Tiler模块之前，需要确保已安装该模块。...与其他库结合使用Tiler模块可以与其他图像处理库结合使用，以增强功能。以下示例展示了如何与OpenCV结合使用。...结论Tiler模块为Python用户提供了一种高效的图像切片解决方案，特别适用于地理空间数据的处理和分析。通过灵活的切片策略和与其他图像处理库的结合，Tiler模块能够满足不同应用场景的需求。
其中，GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。...变分自编码器（VAE） VAE是在Autoencoder的基础上让图像编码的潜在向量服从高斯分布从而实现图像的生成，优化了数据对数似然的下界，VAE在图像生成上是可并行的， 但是VAE存在着生成图像模糊的问题...生成对抗网络（GAN） GAN的思想就是利用博弈不断的优化生成器和判别器从而使得生成的图像与真实图像在分布上越来越相近。GAN生成的图像比较清晰，在很多GAN的拓展工作中也取得了很大的提高。...图像到图像的转换可分为有监督和无监督两大类，根据生成结果的多样性又可分为一对一生成和一对多生成两类： 有监督下图像到图像转换 在原始GAN中，因为输出仅依赖于随机噪声，所以无法控制生成的内容。...总结 GAN在图像生成和转换中的巨大潜力已经得到研究证明，利用GAN进行图像到图像间的生成和转换最好已经到达几乎无法分辨的地步。
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间，进行直方图数据归一化之后， 进行比率操作，对所有得到非零数值，生成查找表对原图像进行像素映射之后，再进行图像模糊输出的结果...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动...Image.fromarray() 将numpy图像转Image ImageFont.truetype("china.ttf", size=30) 加载图像字体库 ImageDraw.Draw
1.如果没有安装库就先安装库 pip install pillow 2.操作 from PIL import Image # 导入库 Image.open('1.png') #
首先生成8个方向的线段（卷积核）， ? ： ? ? ? ? ? ? ? ? 然后分别和G作卷积： ? 然后通过得到的相应图Gi来分类像素点，i （1～8）： ? p代表原图像素点的索引。...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。 2.1 Model-based Tone Transfer 文中提出了一个模型来表示色调分布： ?...然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。...个 人感觉复现过程中最难的部分也就是这里了，我尝试了很多java/scala的矩阵库 （la4j, mtj, colt等等），速度上都不满意，最终发现 breeze是速度上最接近matlab的， 但是在求解稀疏矩阵相关的线性方程组的时候...，breeze还不支持，最后实在没办法了， 只能把这部分求解的实现放到python中去做，用scipy这个库来解决，由此可以看到， scala在做科学计算上还是，比不上python。
最近我接触到了一个非常有趣的项目，名为Kolors，这是一个基于深度学习的文本到图像生成模型，能够将你输入的文字描述转换成高质量的图像。作为一名喜欢探索AI生成技术的开发者，我决定尝试一下这个项目。...Kolors是一个基于潜在扩散技术的图像生成模型，支持从文本生成高质量的图像。它经过了数亿对图像和文本的训练，特别擅长复杂语义的理解，并且在中文处理上表现突出。...开始生成你的图像 现在我们已经完成了部署，接下来就可以通过简单的命令生成图像。我们可以通过运行 sample.py 脚本，来将文本描述转换为图像。...路径下 通过这个命令，Kolors会根据你输入的文字生成一张图像。...无论是图像质量还是生成速度，它都远超预期。尤其是在处理中文描述时，Kolors表现出色，能够准确理解并生成符合描述的图像。
其次，与自监督学习如何超越监督学习类似，自条件图像生成利用大量无标签数据集，具有超越条件图像生成性能的潜力。...该设计实现了RCG与常用图像生成模型的无缝集成(常用图像生成模型作为RCG像素生成器)，使其无类别条件图像生成性能获得了巨大的提升(如图所示)。...图1：无类别条件图像生成性能 RCG具有出色的图像生成能力。...在单个V100 GPU上测量了生成吞吐量。 像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。...训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。
FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。 FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。...inception netowrk其实就是特征提取的网络，最后一层输出图像的类别。不过我们会去除最后的全连接或者池化层，使得我们得到一个2048维度的特征。...对于我们已经拥有的真实图片，所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的；对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同，那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。...x和g表示真实的图片和生成的图片， 表示均值， 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。
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图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...例如，下面是使用 MS COCO数据集.训练的神经图像标题生成器可能生成的标题。 ?...在我们的案例中，VGG-16图像分类模型采用224x224像素图像，生成一个4096维特征向量，用于对图像进行分类。...然而，在静态图像中，嵌入我们的标题生成器将侧重于我们的图像的特征，这对图像分类很有用，不一定对标题生成有用。...为了提高每个功能中包含的任务相关信息的数量，我们可以训练图像嵌入模型(VGG16网络用于编码特征)作为标题生成模型的一部分，允许我们对图像编码器进行微调，以更好地适应生成标题的作用。
然后通过得到的相应图Gi来分类像素点，i （1～8）： p6.png p代表原图像素点的索引。...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。...然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。...个人感觉复现过程中最难的部分也就是这里了，我尝试了很多java/scala的矩阵库 （la4j, mtj, colt等等），速度上都不满意，最终发现 breeze是速度上最接近matlab的， 但是在求解稀疏矩阵相关的线性方程组的时候...，breeze还不支持，最后实在没办法了， 只能把这部分求解的实现放到python中去做，用scipy这个库来解决，由此可以看到， scala在做科学计算上还是，比不上python。
Yao 等人(2010)首先使用图像分割与 SIFT 特征等将图像解析为视觉语义组件,然后将其转换为Web 本体语言,实现其与通用知识库的衔接,并通过检索技术与语义解析图,将视觉概念转换成自然语言。...由于取消了模板的限制,其生成的句子在灵活性和语义性方面都有较大改善。 但当 Web 语义库不完整时,其生成的句子与图像实际内容之间也会存在一定的偏差,影响了句子的整体质量。...Kuznetsova 等人(2012) 则简化了这一过程,重点关注于句子的重组与生成。 他们首先根据视觉的相似性,在检索库中搜索近似的视觉内容及其相关的词汇或词组,将检索到的语义片段组合成新的句子。...此 外, Kuznetsova 等 人(2014)提出了另一种基于随机树合成的图像描述生成方法,首先检测出待描述图像中的语义片段,然后从检索库中寻找携带类似语义的图像及其描述,并将其视觉片段和对应描述单独抽取出来...他们使用目标检测技术得到图像中的各语义对象,并结合其属性、关系等特征,生成图像的场景图( scene graph),然后利用 GCN 提取其特征,结合在大规模文本库上预训练的字典,为图像生成描述语义信息更为丰富的语句
这个模型可以基于给定的数据集生成无数的相似图像样本。为了实现这个目标，我们将启动生成对抗网络（GANs）并且将包含有“辛普森家族”图像特征的数据作为输入。...判别器接收真实的图像和伪造的图像并且试图给出它们的真假。我们作为系统的设计者是知道它们是真实的数据集还是生成器生成的伪造图的。...现在让我们转到生成器。 生成器将随机噪声作为输入，将样本输出来欺骗判别器让它认为那是一个真实的图像。一旦生成器的输出经过判别器，我们就能知道判别器判断出了那是一个真实图像或者是一个伪造图像。...图像生成器（DCGAN） 一如既往，你可以在GitHub上找到图像生成器的完整代码库。所有的东西都在一个单独的Jupyter notebook文件里，你可以运行在你想使用的平台上。...尽管GAN图象生成被证明非常成功，但是这并不是生成对抗网络唯一可能的应用。比如可以看一下下面利用CycleGAN实现的图像到图像的转变。 ?
我们定义 为生成图像， 为生成图像的判别器分类结果（以imagenet为例，那么是一个1000类别的分类）。 那么质量越高的图片，判别器分类的结果就会越确定。...所以 越确定，熵越小，那么图像质量越好。 之前我们的 可以理解为1张图片，那么 则是生成图片的集合，比方说随机生成了1000张图片的集合。 然后这1000个图片，都放到判别器当中判断类别。...多样性最好的情况，就是每一个类别生成的图像数量相同。这个时候生成不同类别的概率相等，这个时候意味着熵最大（因为生成类别不确定）。 所以我们希望 越小越好，质量越高； 越大越好，多样性好。...可以看到，这两分布的KL散度可以变成一个减法形式，前者是我们计算的描述图像质量的熵，我们后续就简单写成 后者我们还得继续转换： 这个公式中，我们发现，跟描述生成多样性的熵有点类似了，就是多了一个...但是我们生成图像和类别明显是不独立的。这个问题就是IS的一个局限性。IS呢就是两个分布的KL散度。所以综上所示： 所以KL散度越大，IS值越高，那么多样性熵就越大，质量熵越小，那么生成模型就越好。
近日，来自韩国浦项科技大学的硕士生在 GitHub 上开源了一个项目，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。 ?...近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch 库，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。...对于这个 PyTorch GAN 库，有网友表示：「看上去很不错！如果可以提供 top-k 等现代训练实践以及各种增强方法就更棒了。」...Accuracies 以及最大奇异值： ~ PyTorch-StudioGAN/logs/RUN_NAME>>> tensorboard --logdir=./ --port PORT 可视化以及分析生成图像...k 最近邻分析，这里固定 K=7，第一列中是生成的图像： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,...
: 根据 GAN 启发的反演技术分析了嵌入空间，并证明它在失真和可编辑性之间也有权衡 (可以编辑生成图像) Related Work Text-guided synthesis GAN inversion...，并且将图像概念作为新的提示词，可以用于图像生成和编辑 Personalization Methodology Overview image-20230918164914698 文本嵌入和反演过程概述...Experiments Image variations A photo of S* 生成S*图像 image-20230918165145512 Text-guided synthesis with...S* 生成S*和其他提示词合成的图像 image-20230918165247961 Style transfer in the style of S* image-20230918165429131...mask替换S* （图像编辑） A photo of S* 生成S*图像 xxx S* xxx 生成S*和其它合成的图像 in the style of S* 生成S*风格的图像 References
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