先是前几天祭出大杀器 Gemini，发布会上的一系列 Demo 展示让人眼花缭乱。短短一周时间，现在谷歌又宣布了几个好消息：Gemini Pro 的第一个版本现在可以通过 Gemini API 访问；发布 Imagen 2；推出一系列针对医疗行业进行微调的模型 MedLM。
随着数字多媒体技术的不断发展，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学以及工业生产等领域中，新开发的产品在图像存储容量、图像质量、图像处理速度等方面有了新的要求。数字图像处理，一般是通过对像素的一些运算提高图像质量，在图像处理过程中，虽然处理算法简单，但是参与运算的数量大，数据需要多次重复使用。因此，图像处理往往是图像处理系统中最为耗时的环节，对整个系统速度影响最大。
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么对此我总结了市面上最具性价比的6种解决方式，让你在Tensor RT的基础上利用LCM再搭配FO，将你的硬件利用率拉满的同时体验SDXL！！！
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paper: https://arxiv.org/abs/2202.13123 code:https://github.com/guanghaoyin/CVRKD-IQA
2022年「11.11」大促热卖中，腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香！
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图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要，因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发，例如 恢复。此外，由于过量的辐射会对患者造成有害影响，因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而，尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标，但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足，因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ，由于需要原始参考图像来计算这些指标 ，因此它们在实际临床环境中无效，由于辐射剂量会给患者带来风险，因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制，一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标，该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因，不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
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Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的，都是采用两个text encoder：OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L。你可以直接使用diffusers库来使用
本文继 去雨去雾去模糊篇 、 图像增强与图像恢复篇 、图像修复Inpainting篇之后，继续盘点CVPR 2020 中底层图像处理技术中非常重要的一块：图像质量评价（Image Quality Assessment）。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化，如噪声、模糊、压缩失真等，但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近，用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质，例如景观。但是，这些方法在其范围内是有限的，因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测，其与地面实况的相关性更高，适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中，我们引入
AI 科技评论按：本文发布于 Google Research Blog，作者为 Hossein Talebi， 机器感知领域软件工程师兼 Peyman Milanfar 研究科学家。AI 科技评论做了不改动原意的编辑和修改。 美是否存在标准？在图像处理与计算机视觉领域，图像质量与美学的量化问题一直困扰着研究者们。从技术的角度来说，图片质量的评估主要与像素降级相关，比如噪声、模糊、压缩等等。而图像在美学层面的评估，则需要根据图片所传达的情感或美感所连接的语义级特征来评判。 近年来，在人类标记数据的训练下，CN
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API正在逐渐在互联网中占据重要地位，越来越多的应用、网站、数据都将通过API来进行数据传播，API服务化已经是不可阻挡的趋势。 那么，网关能够进行快速开发吗？它应该挺复杂的吧？ 相比于Web防火墙，二者的开发模式和设计思路大致相同，而且入门阶段也都是有章法可循。 这次博文视点学院联合安全开发专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生，共同打造API网关开发图文课《从0开始打造自己的API网关》，系统向大家讲解一些具体开发方法与思路，帮助大家快速掌握并开发出满足自己需求的应用层网关。 > 一堂高质量的API网
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏，例如噪声、模糊、人为压缩等等，而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
很多人对软件测试都有一些刻板印象，比如觉得测试“入门门槛低，没啥技术含量”、“对公司来说不重要”、“操作简单工作枯燥”、“一百个开发，一个测试”等等。 其实，网上出现这些测试相关的负面评论，根源在于企业对测试人员的要求，已经由低端的功能性测试，转变为更高级的自动化测试了。 但我发现，身边不少测试工程师，大部分时间仍在做重复性工作。想探索点新技术，发现公司的业务场景和用户体量根本用不着，长久下去，某天跟同行交流才发现自己仿佛被时代抛弃，什么自动化测试、性能测试、API 测试、高可用高性能之类的流行名词和行业
作为视觉生物，人类对视觉信号损耗(例如块状，模糊，嘈杂和传输损耗)敏感。因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验，网站转换率，人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响，但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
2020，腾讯云十周岁啦！ 十年筑梦，伴你同行。 后疫情时代，让我们一起携手向前。 一“码”当先：防控疫情，腾讯云健康码累计访问量超300亿。 及时响应：腾讯企点为广州疾控中心、国家统计局等抗疫组织和政府机构迅速搭建客服系统、定制解决方案，助力复工复产。 科技向善：腾讯云企点客服在内的50+云产品免费开放。 为庆贺腾讯云十周年庆典，腾讯企点推出“云上特惠 限时买赠”专场活动，精选四款产品，限时特惠，为企业营销、销售、交易、服务提供全流程解决方案。 8.18 — 9.20 企点
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
“在开发领域从理念（敏捷开发）、架构（微服务、动态化）、方法论（领域驱动开发）、实践（开源、组件化开发）等方面全方位变革的时代，软件测试领域并没有形成系统化的应对，我们正在掉队……”美团优选测试团队负责人李永刚在接受 InfoQ 采访时谈到。 产品发布周期越来越短，测试技术跟不上，这就是掉队。虽然测试窗口在不断缩小，但测试效率并没有大幅度提高，这就导致了很多潜在问题遗留下来，线上系统故障率急速攀升。而人工智能的发展使得测试提效成为可能。 智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩，视频增强等领域，可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型，无法直接作为损失函数，在这样的前提下，Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数，使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
以前，当我们想拥有一副图像时，首先会做的就是找专业画师，将我们对图画的要求逐一描述，画师再根据需求醉墨淋漓一番。但这种方式需要耗费一定的时间和人力成本，且成果不一定尽如人意。
糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一，影响约 78% 的人，糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外，超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA，尤其是PDR，严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像，不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化，是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是，目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中，首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估，选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析，例如病变分割和PDR检测。因此，构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用，促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供了一个标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集，不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较，并促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。
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大家好，有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精萃》，这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍，同时配套有大量实战案例。
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`
机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文，该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据，其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而，一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像（
生成对抗网络（GAN）[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型，这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本，还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大，因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果，例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。
近年来，文本到图像的合成有了实质性的发展。已经引入了几个新模型，并取得了显著的成果。尽管许多论文指出了这些测量方法的问题，但大多数研究都使用自动测量方法来验证他们的模型，例如FID分数和CLIPScore。最流行的测量方法FID被批评为与人类感知不一致，比如，图像调整大小和压缩几乎不会降低感知质量，但会导致FID分数的高变化，而CLIPScore可以为经过训练以优化CLIP空间中文本到图像对齐的模型而膨胀。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
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---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】今天，ECCV 2022放榜了！今年论文总投稿数爆增到8000多篇，共有1629篇论文中选，录用率还不到20%。 今天，ECCV开奖了！ 根据最新公开的论文录用列表，今年ECCV共接收了1629篇。 今年的投稿理论上至少有8170篇（最后一个中稿ID），由此预估，录用率还不到20%。 2020年ECCV共收到有效投稿5025篇，接收论文1361篇，接收率为27%。 2018年共有2439篇投稿，接收776篇，录用率为31.8%。 通过对比发现
由于 ANPR 系统需要相对先进的摄像头、计算能力和软件，很少有人会猜测该技术是由英国警察科学发展处在 40 多年前开发的。
众所周知，深度学习算法已经占领很多计算机视觉任务的制高点，在图像识别等任务上的精度已然超过了人类的平均水平。然而，绝大多数深度学习算法只有在高质量的图像上才能取得高性能。实际图像采集过程中，存在各种降质因素，导致图像质量和视觉效果下降，深度学习算法的性能也随之降低。
图像质量是一个属性的组合，表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
今年上半年，AI大模型频频出圈，人工智能仿佛在一夜之间激活了各行业的“任督二脉”，每一次迭代，每一位“新贵”的出现，都聚集了无数闪光灯，一波接着一波地输送热度。
大模型正在实现语言和视觉的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中，多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势，而且已经带来了从多模态对话到内容创建工具等关键进步。大型语言模型在文本理解和生成方面已经展现出无与伦比的能力。然而，同时生成具有连贯文本叙述的图像仍然是一个有待发展的领域。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
随着音视频内容日趋成为主要的内容消费载体，用户们对视频清晰度、画质的要求也在不断提高，我们在这里把视频清晰度、画质都统称为视频质量，来聊一聊如何对其进行优化。
随着互联网用户消费内容和交互方式的升级，支撑这些内容和交互方式的基础设施也正在悄悄发生变革。手机设备拍摄视频能力和网络的升级催生了大家对视频直播领域的关注，吸引了很多互联网创业者或者成熟企业进入该领域。
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