最近，更文速度有点慢，不是说创作到了瓶颈,（放心，原来的各种系列文章都有准备和更文计划，当然，如果大家有想了解的技术方向也可以评论和私聊。我可以和大家一起学习研究）而是，最近新公司业务比较多，每天下班回来了，有点心力交瘁了。熟悉博主的都知道，平时的学习和更文都是利用下班时间。
SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率，从而增加网站的关注度。在网站设计中，重点放在图像的规划中，符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用，在图像板块中位于首页，更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”，“专家意见”，“前10名”，“评论”，“价格”，“比较”，“排名”，“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中！如果您正在销售手机，请将其设置为：“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样，搜索引擎会查看图像的格式，以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度，从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下，以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签（您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本）的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本，最好使其与图像内容相关，并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中，管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务，但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地，这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说，从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者，请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表，我们引导您解决了图像优化问题。现在，是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】小白都能看懂的Stable Diffusion原理！ 还记得火爆全网的图解Transformer吗？ 最近这位大佬博主Jay Alammar在博客上对大火的Stable Diffusion模型也撰写了一篇图解，让你从零开始彻底搞懂图像生成模型的原理，还配有超详细的视频讲解！ 文章链接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ 视频链接：https://www.youtube.
Transformer的模型动辄以GB论大小，参数量也不断突破亿、十亿，这种大模型想要应用在移动端或者给没有高端显卡「平民」玩家使用，也是十分困难。
Stable Diffusion 是一个深度学习模型，让我们深入了解下 Stable Diffusion 在底层是如何工作的。
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大，但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的，耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究，并取得了出色的效果。 今年 1 月初，OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁，接连推出了两个连接文本与图像的神经网络 DALL·E 和 CLIP，后者能够完成图像与文本类别的匹配。CLIP 能够可靠地执行一系列视觉识别任务，给出一组以语言形式表述
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前，它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是，这些模型是令人印象深刻的图像生成模型（例如 Dalle2 和稳定扩散）背后的驱动力。我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。
这篇论文介绍了一个名为AnyText的新型扩散模型，专注于生成准确且连贯的图像中的视觉文本。AnyText是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，它通过两个主要组件来实现这一目标：辅助潜在模块（auxiliary latent module）和文本嵌入模块（text embedding module）。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也无处不在，100%的团队报告说由于训练数据不足而导致过严重的项目
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
文章来源：新智元 https://mp.weixin.qq.com/s/1A3dzES_TSIQqUG1fr32_g 导读 没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也
这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用，思路上不算是创新。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态模型，这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来，使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识，这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调，使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起，而将不相关的文本描述和图像分开。这样，模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。
clip()方法从原始画布中剪切任意形状和尺寸。 提示：一旦剪切了某个区域，则所有之后的绘图都会被限制在被剪切的区域内（不能访问画布上的其他区域）。您也可以在使用 clip() 方法前通过使用 save() 方法对当前画布区域进行保存，并在以后的任意时间对其进行恢复（通过 restore() 方法） 以下是用一个圆去截取一个矩形的示例：
任意图像变换方式都可生成。扩散模型或取代GAN？ 作者 | 王玥、李梅 编辑 | 陈彩娴 最近，Stability.Ai 公开发布了其文本生成图像模型 Stable Diffusion 的最新版本，网友们的新一波图像创作热潮又开始了~ 图注：Stable Diffusion 生成图像 前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评论说：这是人类创造力具有历史意义的一天，如此丰富的人类视觉创造力集中体现到了一个人人可触及的产品中。 从生成图像的效果来看，Stable Diffusion 已经是当
a、 A Unified VL Formulation and Architecture GLIPv2的关键是classification-to-matching技巧，它将任何task-specific fixed-vocab分类问题重新表述为task-agnostic open-vocabulary视觉语言匹配问题，例如CLIP中将图像分类重新表述为图像-文本匹配，使模型可以直接从原始的大量的图像-文本对数据中学习，实现了强大的zero-shot效果。在GLIPv2中，将传统视觉模型中的语义分类线性层替换为视觉语言匹配点积层。 如图1，GLIPv2由一个双编码器
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。因此，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。
这里需要使用Pillow库（Python Imaging Library），使用pip命令安装：
前段时间 ChatGPT 进行了一轮重大更新：多模态上线，能说话，会看图！微软发了一篇长达 166 页的 GPT-4V 测评论文，一时间又带起了一阵多模态的热议，随后像是 LLaVA-1.5、CogVLM、MiniGPT-5 等研究工作紧随其后，到处刷屏。大模型的多模态能力到底是怎么来的？今天来分享一下多模态相关的一些工作和个人的理解。
近日，Picsart AI Resarch等团队联合发布了StreamingT2V，可以生成长达1200帧、时长为2分钟的视频，同时质量也很不错。
机器学习社区最近将注意力转移到语言、视觉和多模式预训练的融合上。这背后的主要目的是创建通用基础模型，可以处理多种模式并轻松定制各种下游任务。微软研究团队最近在论文 Image as a Foreign Language: BEiT 中介绍了 BEiT-3（BERT Pretraining of Image Transformers），这是一种用于视觉和视觉语言任务的通用最先进的多模态基础模型所有视觉和视觉语言任务的预训练。该模型从三个方面改进了收敛技术：主干设计、预训练工作和模型扩展，使其能够实现最先进的性能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
新的一年，新的开始，好想发论文啊！废话不多说，下面讲下文字到图片的生成。 文字生成图片 最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻
通过给内容中特定位置加id值来标记位置，然后用来实现位置的跳转
1.Enhancing NeRF akin to Enhancing LLMs: Generalizable NeRF Transformer with Mixture-of-View-Experts(ICCV 2023)
在大量图像集合上训练的图像扩散模型，在质量和多样性方面已经成为最通用的图像生成器模型。它们支持反演真实图像和条件(例如,文本)生成，使其在高质量图像编辑应用中非常受欢迎。本文研究如何使用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。关键的挑战是在实现目标编辑的同时仍然保留源视频的内容。本文的方法通过两个简单的步骤来工作：首先，使用预训练的结构引导的(例如,深度)图像扩散模型在锚框上进行文本引导的编辑；然后，在关键步骤中，通过自注意力特征注入将变化逐步传播到未来帧，以适应扩散模型的核心去噪步骤。然后，通过调整框架的潜在编码来巩固这些变化，然后再继续这个过程。
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
本文综述了深度生成模型，特别是扩散模型(Diffusion model)，如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力，克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍，缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。
图片在采集过程中经常面临着多重混合退化，例如低分辨率、模糊和噪声等。过去的深度学习模型因为模型设计时对忠实度的要求常常会给出过度平滑的结果。基于GAN的算法广泛应用于超分任务中，但是基于GAN的方法常常会产生伪影，无法生成丰富逼真的图像细节。DDPM在图像生成、图像转译领域取得了出色的成果，是GAN的有力替代品。基于DDPM/DDIM的文生图、文生视频先验被广泛应用于下游任务中。预训练的文生图稳定扩散模型能生成高分辨率高质量的自然图片，ControlNet使多类型的条件控制被应用到稳定扩散先验中。但是ControlNet不适用于像素感知的任务，直接使用会产生不一致的结果。也有一些基于Controlnet的超分辨率算法，但它们需要跳跃连接来提供像素级的信息，需要额外的训练。
图片超链接和文字超链接是一样的，在e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333366306533图像上插入链接：点击图片，跳转页面：之间插入元素。如：
详细介绍参考：http://blog.csdn.net/mingzznet/article/details/9172585
人类对于多样化的、开放的世界，会产生自己的视觉理解，这种视觉理解并不会单单局限在某个特定的任务上（比如，图像分类），也不会仅仅依赖某一种特别的信息输入（比如，静态图像）。
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 任务是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以
一张图片胜过千言万语，甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是，no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快，人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字，更喜欢具有视觉冲击性的内容，比如，图片，视频等，因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光，比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等，看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么，因此，这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而，让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战，且已持续一段时间了。自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。导致这种转变的主要原因之一是，深度学习在足够大的数据集上训练时，能够自动地提取有意义的特征表示。
这么多环节，任何地方出一点问题，都会拉长开发周期。因此，不少公司，比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。
对人类来说，将带有文字的图像锐化是很容易的。以图1为例。 图1：被锐化的图像 把图1恢复为图2也不是件很困难的事。 图2：原图 然而，我们太懒了的，并且不想这样做，所以我们尝试用神经网络来自动实现图
要创建标题，请在单词或短语前面添加井号 (#) 。# 的数量代表了标题的级别。例如，添加三个 # 表示创建一个三级标题 () (例如：### My Header)。
当用户要在表单中键入字母、数字等内容时，就会用到文本输入框。文本框也可以转化为密码输入框。
最近，有一群来自小红书的 95 后神秘团队，自称 InstantX，搞了个大动作 —— 开源「InstantID」项目。
GroundingDINO 软件包、GroundingDINO 型号和 ControlNet 注释器型号将在您首次使用时自动安装
语义分割是许多实际系统中进行关键视觉感知任务的一个关键步骤，例如自动驾驶汽车和工业机器人。通常以数据集为导向进行处理，最佳方法需要一个经过人工标注的训练数据集，该数据集针对特定且有限的一组类别进行处理。强大的视觉语言模型的出现正在推动从封闭词汇范式向开放世界范式的转变。
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
视觉语言模型（Visual Language Models，VLMs）在图像和自然语言两种模态数据上进行学习，能够理解与解释图像、文本间的关联，常被用于目标检测、语义分割等视觉识别任务。随着视觉识别范式的发展，自回归视觉语言模型（如Flamingo）将预训练的视觉编码器与大语言模型（LLM）结合，增强了少样本学习能力，在视觉识别任务上取得了更好的性能，同时降低了对标注数据的依赖，。
近年来，AI生成艺术领域取得了长足的进步，其中Diffusion Model的兴起可以说是一个重要的里程碑。Diffusion Model是一种生成模型，它使用了一个深度神经网络来建模图像的像素级别分布。相较于传统的生成模型，Diffusion Model不需要计算任何显式的概率分布，而是采用一个简单的随机游走过程来生成图像。这种方法能够处理高维度、复杂的数据，并且可以产生高质量的图像。因此，Diffusion Model已经成为生成艺术领域最受欢迎的技术之一。通过使用Diffusion Model，人们能够生成逼真的图像、视频、音频等内容，进一步推动了AI在艺术创作中的应用。在本文中，我将解释它如何使用说明。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 11 月 5 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023 的评审结果正式发布。 除了讨论提交论文的分数、录用可能性、如何 rebuttal 之外，Diffusion Model（扩散模型）成了今年 ICLR 的热门关键词之一，以扩散模型为研究主题的投稿论文数量出现暴涨，所涵盖的具体方向也十分广泛。 ICLR 2023 的论文提交截止日期是今年的 9 月 28 日，距离文本生成图像模型 DALL·E 2 的问世不过 5 个月，Stable Diffusion 的发布也只是在 8
Astute Graphics for Mac是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含了全系列21种常用辅助功能，可以帮助你提高平面和矢量设计的效率！Astute Graphics mac版包括颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具，可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
