这可以归结为一个问题：当我们只有有限的数据时，我们如何训练能够很好地完成这些任务的模型？...使用数据增强（data augmentation)生成更多训练数据 当我们只有少量图像数据用于训练深度卷积神经网络时，我们可以使用数据增强技术从已经拥有的图像数据中生成更多训练数据。 ?...裁剪是一种数据增强技术，用于通过裁剪边界像素来减小原始图像的大小。裁剪时不会保留空间尺寸。在这种类型的数据增强中，不能保证转换后的图像与原始图像属于相同的输出标签。...在上面的图像中，通过从左右方向裁剪像素，从原始图像生成了四个图像。裁剪图像的尺寸从256x256减小到227x277。 旋转 ? 图像可以在轴上向左或向右旋转1到359度。...这是由GAN生成的人脸图像，这是在人脸上训练出来的。请注意，这些是合成的面孔，而不是真实的人。 ? 这些是一些数据增强技术，通常用于从有限的数据集中生成更多数据，从而可以训练出更有效的卷积神经网络。
到目前为止，我已经介绍了两种用于将模糊的图像变清晰的技术，它们分别是： 35. 去卷积：怎么把模糊的图像变清晰？，我介绍了用它来解决镜头光学系统本身导致的模糊 36....是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....此时，聪明的你一定想到如何获取全焦图像了，我猜你是这样想的： 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点，用这些不同的PSF分别做去卷积操作，根据输出的图像的清晰程度，判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...看看下面这张输入图像 ? 我们采用上面所讲的方法提前标定得到了不同失焦距离的PSF，然后进行局部去卷积，最终得到的全焦图像张这个样子。...而编码光圈的通光量更少，产生的画面稍微没有那么模糊，所成图像有更多的信号频谱。
最新研究发现，只要给AI喂3-5张图片，AI就能抽象出图片里的物体或风格，再随机生成个性化的新图片。 有网友评价：非常酷，这可能是我这几个月来看到的最好的项目。 它是如何工作的？...同样的例子还有艺术品： 铠甲小人： 碗： 不只是提取图像中的物体，AI还能生成特定风格的新图像。 例如下图，AI提取了输入图像的绘画风格，生成了一系列该风格的新画作。...更神奇的是，它还能将两组输入图像相结合，提取一组图像中的物体，再提取另一组的图像风格，两者结合，生成一张崭新的图像。...为了应对这一挑战，研究给出了一个固定的、预先训练好的文本-图像模型和一个描述概念的小图像集（用户输入的3-5张图像），目标是找到一个单一的词嵌入，从小集合中重建图像。...具体来说，就是先抽象出用户输入图像中的物体或风格，并转换为“S∗”这一伪词（pseudo-word），这时，这个伪词就可以被当作任何其他词来处理，最后根据“S∗”组合成的自然语句，生成个性化的新图像，比如
Google SGE 正在添加人工智能图像生成器，现已推出:从搜索中的生成式 AI 中获取灵感的新方法 1️⃣ 摘要 Google SGE (搜索生成体验) 正在进一步拓展其人工智能图像和文本生成能力...用户现在可以利用生成式AI功能来创造图像，提供灵感，获取书面内容的初稿，以及在Google搜索中完成更多工作。...您可以直接在 google.com 的搜索框中输入“绘图”和“草图”提示，而 Google 也可能会在图像搜索结果库中提示您生成新内容。...5️⃣ 生成图像的过程与体验 点击这些图像中的任何一个，你都会看到生成式人工智能如何通过描述性细节扩展你的初始查询，例如“一张逼真的水豚戴着厨师帽、在森林里做早餐、烤培根的逼真图像”。...7️⃣ 案例：制作定制的卡片 点击这些图像中的任何一个，你都会看到生成式人工智能如何通过描述性细节扩展你的初始查询，例如“一张逼真的水豚戴着厨师帽、在森林里做早餐、烤培根的逼真图像”。
AiTechYun 编辑：yxy 在上篇的博文中，你学到了如何用Keras训练卷积神经网络 今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML...回顾一下，在这个由三部分组成的系列中，我们学习了： 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们的Keras模型部署到手机应用程序中 我今天的目标是向你展示使用CoreML...接下来，我们将训练好的Keras模型加载到一行（第23行）。 然后，我们从coremltools调用converter并将生成的模型保存到磁盘： ?...image_input_names = “image” ：从文档引用：“将名称输入可以被Core ML处理为图像Keras模型（input_names参数的子集）。...然后，我使用上篇文章的代码重新训练模型。background类由从我的系统上的UKBench数据集中随机抽取的250个图像组成。 在Xcode中创建一个Swift + CoreML深度学习项目 ?
摘要 最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。...SinGAN以多阶段和多分辨率方法进行训练，其中训练在第一阶段以非常低的分辨率（例如25×25像素）开始。训练经过几个“阶段”，每个阶段都会向生成器添加更多的层，并提高图像分辨率。...此外，我们展示了如何直接权衡图像质量和图像方差，其中并行训练更多阶段意味着以较小的方差为代价获得更高的全局图像一致性。...例如，对于图像协调，我们可以使用原始图像进行训练，并应用增强变换作为输入。直觉是，用于图像协调的模型不需要学习如何从随机噪声中生成逼真的图像，而是应该学习如何协调不同的对象和颜色分布。...两个版本的用户研究的区别在于我们如何对生成的图像进行采样。在第一个版本（“随机”）中，我们从生成的SinGAN和ConSinGAN图像集中随机抽取一张图像。
v=7XchCsYtYMQ） ▌收集训练数据 和游戏开发商不同，我可以从谷歌搜索到所有需要的数 据，而不需要麻烦 C 罗穿戴用于动作捕捉的奇装异服 我们先从 FIFA 18 中设计得最好的一张脸开始...这个结构的训练目的是最小化无监督学习的重构误差。 对于我们的例子，我们同时训练两个自编码器神经网络。一个网络学习如何从FIFA 18的图像中重构 C 罗的脸。...另一个网络学习如何从 C 罗的真实图片中重构他的脸。 在deepfakes 中，两个网络共享相同的编码器，但是各自训练不同的解码器。...从FIFA图像进行学习的第一个自编码器 从真实图片进行学习的第二个自编码器 当利用一个在其它脸部图像上预训练过的模型进行训练时，总体损失值在四小时内从大约 0.06 一直下降到 0.02，训练是在一台配有...图像表现效果的提升是令人惊讶的，但是也可能是我王婆卖瓜，所以大家自己在心中评判吧。 更多视频格式的结果可以从我的YouTube频道上找到，其中包括下面内嵌的视频。如果你喜欢这个视频，请订阅我的频道.
所以，如果你是GANs的新手，并没有看到在训练方面取得很大的成功，也许看看以下几个方面会有所帮助: 1、大卷积核和更多的滤波器 更大的卷积核覆盖了前一层图像中的更多像素，因此可以查看更多信息。...滤波器的数量可以大量增加参数的数量，但通常需要更多的滤波器。我在几乎所有的卷积层中都使用了128个滤波器。使用较少的滤波器，特别是在生成器中，使得最终生成的图像过于模糊。...例如，与其在CIFAR-10的所有10个类中都训练GAN，不如选择一个类(例如，汽车或青蛙)并训练GANs从该类生成图像。DC-GAN的其他变体在学习生成多个类的图像方面做得更好。...例如，以类标签为输入，生成基于类标签的图像。但是，如果你从一个普通的DC-GAN开始，最好保持事情简单。 6、查看梯度 如果可能的话，试着监控梯度以及网络中的损失。...这些可以帮助你更好地了解训练的进展，甚至可以帮助你在工作不顺利的情况下进行调试。 理想情况下，生成器应该在训练的早期获得较大的梯度，因为它需要学习如何生成真实的数据。
英伟达表示：「与类似的图像生成模型相比，GauGAN2 的神经网络能够产生更多种类和更高质量的图像。」用户无需绘制想象场景的每个元素，只需输入一个简短的短语即可快速生成图像的关键特征和主题。...上述几种模式也可以混合叠加使用，例如在用涂鸦绘画等生成图像后，输入文本进行相应的修改，下图就生成了一座阳光下的「空中楼阁」： 从文本生成图像，如何实现？...从 2019 年开始，英伟达开始改进 GauGAN 系统，该系统由超过一百万个公共 Flickr 图像训练而成。...生成器试图通过「欺骗」鉴别器来进行训练，鉴别器则用于评估预测结果是否真实。虽然 GAN 的转换最初质量很差，但它随着鉴别器的反馈而不断改进。...此类生成模型的一个缺点是可能存在偏见。例如在 DALL-E 中，OpenAI 使用 CLIP 模型来提高生成图像质量，但几个月前有研究发现 CLIP 存在种族和性别偏见问题。
给定训练集X（比如几千只猫的图像），生成器网络G（X）将随机向量作为输入，并尝试产生类似于训练集中的图像。...1.更大内核和更多过滤器 较大的内核覆盖了前一层图像中的更多像素，因此可以查看更多信息。5×5内核与CIFAR-10配合良好，在鉴别器中使用3×3内核导致鉴别器损耗迅速逼近0。...使用较少的过滤器，尤其是在发生器中，使得最终生成的图像太模糊。因此，看起来更多的过滤器有助于捕获额外的信息，最终可以为生成的图像增加清晰度。...例如，与其在CIFAR-10的所有10个类中都训练GAN，不如选择一个类(例如，汽车或青蛙)并训练GAN从该类生成图像。DC-GAN的其他变体在学习生成多个类的图像方面做得更好。...例如，以类标签为输入，生成基于类标签的图像。但是，如果你从一个普通的DC-GAN开始，最好保持过程简单。 6.看看梯度 如果可能的话，试着监控梯度以及网络中的损耗。
特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。...例如，之前的工作使用预先训练好的图像编码器和LM，基于给定的文本/图像生成图像/文本。然而，所有现有的模型都假设提供了一对具有清晰的1对1映射的模式作为输入（例如，图1(a)中的图像-标题对）。...研究问题3：论文如何调整预先训练过的LM，以参数高效的方式通过多模态邻域信息进行学习？在传统的具有1对1映射假设的多模态学习中，通常只提供一个邻域（例如，一个用于文本标题的图像）。...该框架给论文留下了三个设计空间： (1)论文如何向LM提供邻域信息？(2)如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？(3)论文如何调整预先训练的LM，以有效地从邻域上下文参数学习？...这些方法成功地生成了基于输入图像的文本，显示了图像嵌入作为预训练的LM的输入的有效性。然而，表2中SA-TE和SA-E之间的性能差距表明，文本嵌入可能导致LM中的信息丢失。
然而，一个算法却需要大量标记过的图像来学习、测试和训练。 假设一个算法输入了一种非常罕见的狗。该算法很难正确地把它分类为狗。...一旦新的物种加进来，模型需要输入这些图像来识别新的物种，并且最终的模型必须重新训练来适应新加入的物种。...你会发现，数据科学家把神经网络中从源任务迁移到目标任务的部分，在深度学习的术语中称为预训练网络。...这个由博弈论启发而产生的技术包含两个算法，一个是生成器算法，一个是鉴别器算法，它们的目标是在训练的过程中欺骗对方。...图片来源：O’Reilly 举几个例子 这是一个新的领域，并且它的图像生成能力吸引了像宇航员这样的人的关注。但是，我们相信它会演化出更新颖的使用场景。 告诉我更多！
在某些行业中，我们需要更多的数据来训练更深的模型。医疗行业就是一个很好的例子。生成模型可以在这里发挥重要作用，因为它们可以用来生成新的数据。这些生成的图像可以用来增加数据集的大小。...如果输出(Ẋ)不同于输入(x), L2损失将惩罚它,这有助于重建输入数据。 现在，我们如何从这些自动编码器生成新的图像? 变分自动编码器 这就是变分自编码器的用处所在。...我们如何使用变分自动编码器生成图像？ 训练模型后，我们将删除编码器部分，并获得以下网络： ? 现在我们选择一个简单的概率分布，均值为0，标准差为1，并将其作为输入传递到上述网络。然后生成一个输出。...GAN的分步训练过程 GAN的训练方法如下： 1. 首先，我们从随机分布中获取噪声样本，将其馈送到Generator（G）网络，并生成一些图像（假图像，label = 0）： ? 2....然后，我们获取从生成器网络生成的假图像（label= 0）和来自训练集的真实图像（label= 1），并将这些对输入到判别器（D）网络中，对它们进行分类： ? 3.
现有的多数条件图像生成模型都是从输入中学习一个直接的映射，其中，输入可能包含一幅图像或一个随机噪声向量及目的条件，以使用神经网络输出一幅包含目标属性的图像。...他们训练的既不是成对的映射，也不是复杂的模型，而是少数几个简单的生成模块，这些模块可以组合成复杂的生成过程。试想将一幅图像从 A 域（男性皱眉）转换到 C 域（女性微笑）：DA → DC。...换句话说，在本例中，研究者利用更多数据来学习更简单的转换函数。这种直觉与最近介绍的模块化网络相一致，本文在概念上采用并扩展了这种网络，用于生成图像任务。...每个模块拥有特定的功能。用在图像生成任务中的生成器模块从随机噪声中生成潜在的图像表征及一个（最优的）条件向量。用于图像到图像转换的编码器模块将输入图像编码为潜在表征。...新模块可以很容易地添加到本文提出的 ModularGAN 中，现有模块的子集也可以升级而不影响其它模块。 演示了如何成功地组合不同的（转换器）模块，以便将图像转换到不同的领域。
2、相关工作 本文提出的小目标数据增强方法是基于几个计算机视觉任务的。执行流程从一个GAN开始，该GAN从较大的目标生成合成的小目标。这个过程可以看作是解决了图像超分辨率的对立。...然后，分割网络获得输入目标的像素，并且该掩模适用于新生成的小目标。同时，图像中的新位置是利用光学流获得的。合成目标可以替换也可以不替换图像中现有的小目标。...以下是应用于输入视频数据集的流程执行的步骤（图2）： 小目标生成过程从HR目标生成SLR目标及其相应的遮罩。 1、目标下采样从具有其上下文的HR目标生成SLR目标。...噪声向量是从正态分布中随机采样的，并且它被附加到输入图像。这允许从单个HR目标生成多个SLR目标，从而对HR图像将受到多种类型的LR噪声影响的事实进行建模。...选择用于目标分割的方法是调整在公共数据集MS COCO上训练的Mask R-CNN框架，以从HR目标中获得掩码（图4）。由于小目标的分割结果性能较差，我们建议从大目标中获取掩码，并将其应用于小目标。
在下一节中，我们将讨论如何使用UNIT框架实现上述思想。 3、UNIT结构 我们提出了用于无监督图像到图像翻译任务的无监督图像翻译（UNIT）网络框架。...对于（4），这两个分布是 （ 中的输入图像的重构图像的分布）和q （ 中的输入图象的平移图象的分布）。优化（4）鼓励 输出从两个分布中采样的类似于来自 的图像的图像。...我们使用函数 ，用于将图像从 转换为 ，并使用函数 ，用于将图像从 转换为 。 讨论： 我们在UNIT框架中使用VAE，原因如下：1）VAE是建立的生成模型。...5、实验 我们首先展示了UNIT框架在几个无监督图像到图像翻译任务上的图像翻译结果。（更多结果见附录。）然后，我们使用玩具数据集，通过一组广泛的实验，定量分析了各种设计选择。...从RGB到热红外图像的转换也很逼真。云纹理图案在生成的热红外图像中被去除，因为该区域具有相同的热特征。 我们在加利福尼亚州捕获了两个驾驶序列数据集，用于训练一个用于晴天和雨天图像翻译的单元。
通常一个目标检测器的模型架构由几个组件组成：首先是输入（图像），然后是骨干，以此图像作为输入，使用深层神经网络提取特征映射。...这个模型的关键思想是隐式模拟合理的人脸图像的形状空间，并在这个空间合成一个人脸图像，以逼近输入的草图，所以系统能够允许用户在很少或根本没有从粗糙或甚至不完整的徒手草图生产高质量的人脸图像的模式中训练。...然后，只需对这种景点的生成器判别器进行少量训练，即可优化生成图片的“真实感”。 高斯噪声还随机应用于图像中，以在训练期间生成假噪声。...然后使用两个生成器网络绘制真实的笔划向量，也称之为「双路径神经渲染器」。重复这个过程直到我们得到最终结果。 过程（b）展示了这些笔划是如何生成的，以及网络如何知道它们看起来是否真实（b）。...给定一个人的图像，他们能够创建从另一个输入图像中获得的不同姿势或穿着不同服装的人的合成图像。 大多数方法使用基于颜色的UV纹理贴图。其中，对于特征贴图的每个纹理像素，指定源图像中的对应像素坐标。
当我们从模型整体的角度向模型内部观察时，可以发现，其包含一个文本理解组件用于将文本信息翻译成数字表示（numeric representation），以捕捉文本中的语义信息。...图像解码器 图像解码器根据从图像信息创建器中获取的信息画出一幅画，整个过程只运行一次即可生成最终的像素图像。...假设我们已经有了一张图像，生成产生一些噪声加入到图像中，然后就可以将该图像视作一个训练样例。 使用相同的操作可以生成大量训练样本来训练图像生成模型中的核心组件。...由于采样的噪声是可预测的，所以如果从图像中减去噪声，最后得到的图像就会更接近模型训练得到的图像。...因此，如果我们部署这个模型的话，它能够生成很好看的图像，但用户没有办法控制生成的内容。 在接下来的部分中，将会对如何将条件文本合并到流程中进行描述，以便控制模型生成的图像类型。
现有的 vid2vid 方法不考虑泛化到未见过的域。经过训练的模型只能用于合成与训练集中视频相似的视频。英伟达的模型则可以利用测试时提供的少量示例图像来合成新人体的视频。...值得注意的是，现有的 vid2vid 方法不存在第二个输入。研究者提出的模型使用这几个示例图像，并通过新颖的网络权重生成机制实现对视频合成机制的动态配置。...此外，研究者证明了其模型的性能与训练数据集中视频的多样性以及测试时可用示例图像的数量呈正相关。当模型在训练时看到更多不同的域时，可以更好地泛化并处理未见到的域（下图 7（a））。...简单来说，如果某个像素能在此前生成的帧中被找到，会更有利于从变形图像中复制像素值。实际上是通过神经网络参数化的函数 M、W 和 H 生成的： ?...然后将注意力权重用于计算外观表征的加权平均值 ? ，然后将其输入到多层感知机 E_P 以生成网络权重（见下文中的图 2（b））。这种聚合机制在不同示例图像包含目标的不同部分时很有帮助。
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