文首先对GLSurfaceView相关知识进行讲解，然后介绍Android系统如何获取摄像头数据并利用GLSurfaceView渲染到屏幕上。
前面我们对图像和视频的读取进行了实操，今天我们继续来学习它们的处理-------放慢视频VS图像添加文字，学会今天的项目，你将会进入新的境界。
大家好，我是马彬，在美团主要负责短视频相关的算法研发，很荣幸能够来到LVS跟各位分享我们在美团业务场景下的短视频理解与生成技术实践。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
不要误会。作为一个严肃的公众号，我们才不会收集什么奇怪的视频呢！我们批判了大量电影，造访了众多 GitHub，这次推荐给大家的内容的确包含大量视频数据，这些视频的确有那么点少儿不宜，大家看完还可以借鉴一下里面的姿势呢。
Flutter作为App跨平台的前端开发框架，支持的常用代码编辑器大概有AS(Android Studio)和VC(Visual Studio Code)。对应安卓开发来说，AS再熟悉不过了，作为一枚多年iOS开发，常使用Xcode的小编来说，第一次接触VC(Visual Studio Code),感觉比Xcode爽多了，特别是开发插件的支持，大大提高了开发效率，接下来就给大家分享常用的几个Flutter开发插件。
基于深度学习的现代计算机视觉模型（比如由TensorFlow对象检测API实现的模型）的性能取决于是否可以使用规模越来越大的标记训练数据集（如公开的图像）进行训练。
这里面，编码光圈的优点是能同时获取到场景的全焦图像和相对粗糙的深度图，有了这个深度图，还可以实现像多视角成像这类功能。其缺点是由于编码光圈挡住了一部分光线，所以整体的亮度偏暗，信噪比也不够。而且由于不同物距的模糊核不一致，还需要进行提前的标定。
| 导语 对于开发者来说，学习OpenGL或者其他图形API都不是一件容易的事情。即使是一些对OpenGL有一些经验的开发者，往往也未必对OpenGL有完整、全面的理解。市面上的OpenGL文章往往零碎不成体系，而教材又十分庞大、晦涩难懂还穿插着各种API的介绍。因此笔者希望通过多年的图形开发经验，结合对OpenGL的理解，对OpenGL整体的知识做一个梳理，剔除掉特别复杂又较少使用的部分。遗留下来常见和易于理解的部分，同时也尽量在介绍的时候兼顾易懂性和严谨性。希望对即将或正在学习OpenGL的开发者，提
在你的渲染大冒险中，你可能会遇到模型边缘有锯齿的问题。锯齿边(Jagged Edge)出现的原因是由顶点数据像素化之后成为片段的方式所引起的。下面是一个简单的立方体，它体现了锯齿边的效果：
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前，必须知道基因表达矩阵是如何产生的。
由于5G的发展，现在音视频越来越流行，我们的生活已经完全被抖音、视频号、B站等视频应用所包围。从这一点也能看到音视频的重要性。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。
近日，文生视频公司 Pika 推出 Pika1.0，能够生成和编辑 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种风格的视频，一经推出便在各大社交媒体上迅速走红。26 日凌晨，Pika 团队在社交平台 X 上宣布 Pika 1.0 网页端访问权限将在今天内向所有用户开放，而且这个阶段是所有用户都可以免费使用的。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
作者|周翔 上个月 22 日，备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文（分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下），两篇最佳论文提名，以及一篇最佳学生论文。 除了这些获奖论文之外，CVPR 2017 还收录了一些非常有意思的论文。其中，师从张世富教授的哥伦比亚大学在读博士寿政的论文——“Convolutional-De-Convolutional Networks for Precise Temporal Action Localizat
深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
选自arXiv 作者：Shangzhe Wu等 机器之心编译 编辑：陈、杜伟 在 CVPR 2020 最佳论文中，牛津大学 VGG 团队的博士生吴尚哲（Shangzhe Wu）等人提出了一种基于原始单目图像学习 3D 可变形对象类别的方法，且无需外部监督。近日，该团队又提出了通过单目视频的时间对应关系来学习可变形 3D 对象，并且可用于野外环境。 从 2D 图像中学习 3D 可变形对象是一个极其困难的问题，传统方法依赖于显式监督，如关键点和模板。但是，当这些对象不在实验室等可控环境中时，传统方法会限制它们
在经历移动设备的更新换代，网络速度的持续提升和费用降低，手机用户已经经历了从文字阅读到图片浏览再到视频观看的内容消费的变革后，淘系音视频技术如何灵活根据需求做出技术创新与变革。
我们知道，GPT、DALL-E 等大规模生成模型彻底改变了自然语言处理和计算机视觉研究。这些模型可以生成高保真文本或图像，而且它们有个重要特点就是「通才」，可以解决没训过的任务。相比之下，语音生成模型在规模和任务泛化方面一直没有「突破性」成果。
1、信息多维理解：视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息，如何利用多维信息，提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？
原标题 | New Datasets for Action Recognition
目标检测的使用范围很广，比如我们使用相机拍照时，要正确检测人脸的位置，从而做进一步处理，比如美颜等等。在目标检测的深度学习领域上，从2014年到2016年，先后出现了R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD等神经网络模型，使得目标检测不管是在准确度上，还是速度上都有很大提高，几乎可以达到实时检测。
作者：Xue Bin (Jason) Peng 和 Angjoo Kanazawa
对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。
来源：Deephub Imba 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文中为你详细介绍两种创建嵌入提取器的方法。 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。 但是，如果我们没有这样的硬件资源
如图1，我们知道 OpenGL/OpenGL ES 是一个图形图像渲染框架，它的规范由Khronos组织制定，各个显卡厂商在驱动中实现规范，再由各个系统厂商集成到系统中，最终提供各种语言的 API 给开发者使用。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
AI视频技术的发展历程可以追溯到2022年，当时初创公司Runway在这一领域取得了显著成就，其技术甚至被用于热门科幻电影《瞬息全宇宙》的视频编辑。此后，AI视频技术经历了快速的发展，Runway、Pika、Meta（Emu Video）等公司纷纷加入竞争。然而，早期的AI视频通常存在一些限制，如视频长度有限（通常只有几秒钟），场景逼真度不足，元素突然出现或消失，以及运动不连贯等问题，这些问题使得视频内容容易被识别为AI生成。
胆管癌（GBC）。近来，自动检测GBC的技术引起了研究者的极大兴趣。GBC在早期很难被检测出来，而且当疾病被发现时大多数患者已经处于晚期，手术切除变得不可行。因此，这种疾病的生存统计数据非常惨淡。晚期GBC患者的5年生存率仅为5%，平均生存时间仅为六个月。因此，早期发现GBC对于及时干预和提高生存率至关重要。
有时候我们需要一些网络数据来工作、学习，比如我们做深度学习的。当做一个分类任务时，需要大量的图像数据，这个图像数据如果要人工一个个下载的，这很明显不合理的，这是就要用到爬虫程序。使用爬虫程序帮我们下载所需要的图像。那么我们就开始学习爬虫吧。
视口预测在实时360°视频流媒体中扮演着至关重要的角色，它决定了应预先获取哪些高质量的 tile ，从而影响用户体验。
选自medium 作者：Moritz Mueller-Freitag 机器之心编译 参与：黄小天、Smith TwenBN 是一家人工智能公司，运用先进的机器学习技术，做到让机器像人一样理解视频。近日，他们发布了两个大型视频数据集（256,591 个标注视频）Something-something 和 Jester 的快照（snapshot）版本，希望机器通用视觉智能的发展。第一个数据集 Something-something 可以使机器细致地理解物理世界中的基本动作；第二个数据集 Jester 关于动态手
机器之心报道 编辑：袁铭怿、杜伟 除了生成图像，Stable Diffusion玩音乐也不在话下。 你听说过 Stable Diffusion 吧？它是一个从文本生成图像的开源人工智能模型，可以生成「骑马的宇航员」。 现在，Stable Diffusion 模型经过调试可以生成声谱图了，如下动图中的放克低音与爵士萨克斯独奏。 更神奇的是，这个声谱图可以转换成音频片段。 这就是今天要介绍的 Riffusion 模型，它是由 Seth Forsgren 和 Hayk Martiros 出于个人爱好而创建一个
图像和句子匹配的关键是准确测量图像和句子之间的视觉语义相似性。但是，大多数现有方法仅利用每个模态的模态内关系或图像区域与句子词之间的模态间关系来进行跨模态匹配任务。
近期，麻省理工CSAIL（人工智能实验室），最近就发布了这样一个让人难以置信的研究。只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。 详细解释之前，咱们一起试试先。 听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？
训练自定义模型的方法已经过时，基于最近大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的技术进展，通过 prompt 工程使用 ChatGPT 或 GPT-4 等通用模型才是时下热门的方法。
为了方便写作，我们可以采用Typora+PicGo+Gitee的方案来搭建我们的博客写作环境。
在电视综艺节目的摄制过程中，常常会出现十几、二十多台摄像机同时拍摄的情况，比如多台摄像机跟拍一个艺人。这样的一次跟拍耗时长，素材多，因此也给视频的后期和剪辑带来了非常多的不便，对于视频剪辑人员来说也颇为枯燥和繁琐。
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。
图像拼接是一种很厉害的算法,它可以把多个小图像拼接成一个超大的图像。在文档管理系统里，图像拼接技术可以把好几个文档或图像片段合并在一起，形成更大、更全面的文档视图。这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
在古罗马作家普林尼的作品《自然史》中记述了这样一则故事：“公元前五世纪，古希腊画家宙克西斯（Zeuxis）以日常绘画和对光影的利用而闻名。他画了一个小男孩举起葡萄的作品，葡萄非常自然、逼真，竟吸引鸟儿前来啄食。然而宙克西斯并不满意，因为画上的男孩举起葡萄的动作还不够逼真，没有吓跑鸟儿。”技术高超的画家想做出以假乱真的画已经很困难了，机器可以实现这个任务吗？
这是关于渲染的系列教程的第15部分。在上一部分中，我们添加了雾。现在，我们将创建自己的延迟光照。
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