流畅性 本篇是基于 FDCon2019 上《让你的网页更丝滑by刘博文》的复盘文。...Time Slicing 下面是另外一种使页面流畅的方法 —— Time Slicing(时间分片)。 观察 Chrome 的 Performance, 火焰图如下, ?
在这其中，图像 - 文本数据集发挥着至关重要的作用，在图像理解、文本生成和图像检索等多个领域发挥着关键作用。...，最后利用拥有强大的推理能力的纯文本大语言模型将这些文本化的信息转化为高质量的图像描述。...，利用多模态大模型的的粗粒度图像理解能力，视觉专家模型的精细感知能力，以及纯文本大语言的模型的推理能力去自动生成细节丰富且语言表达清晰的图像描述。...可以看到我们的修改后的 IT-{LLaVA} 和 IT-{GPT4-V} 图片描述都比修改前的要更详细和准确，更贴合人类标注出来的描述。...另外我们还在 POPE 和 LIN-Bench 上验证了利用我们框架生成数据进行训练的 LLaVA-7B 能够在生成描述更详细更复杂的情况下（表右侧 LIN-Bench），还能降低幻觉（表左侧 POPE
通过使用鼠标或触摸动作，用户将能够在页面上拖动图像或其他内容。在本文中，我们将了解如何在 HTML5 中构建可拖动的图像。使任何 HTML5 元素（包括照片）都可拖动很简单。使用了“可拖动”功能。...第 3 步 - 为标题放置标题 h1 标签第 4 步 - 创建一个带有 src 属性的 img 标签，提供图像地址。alt 属性在无法加载图像时显示备用消息。...第 5 步 - 要使图像可拖动，请使用 draggable 属性并将其设置为 true。例<！...第 5 步 - 创建一个带有 src 属性的 img 标签，提供图像的地址。alt 属性在无法加载图像时显示备用消息。第 6 步 - 要使图像可拖动，请使用可拖动属性并将其设置为true。...第 7 步 - 利用媒体查询来更改图像宽度，就像移动尺寸一样。例<！
近日，加州理工学院的研究小组利用硅柱开发了一种新方法，推翻了此前在一个平面上只能投射一张三维图像（全息图）的工程技术。 全息图指的就是三维的立体图像。...与传统图像不同的是，全息图包含了被记录物体的尺寸、形状、亮度和对比度等信息，其中这些信息在胶片上的记录形式是以干涉条纹形式存在的。...这里就要谈到形成三维图像的胶片构造，该胶片是经过精心设计的：即无论你怎么发射激光，经过胶片反射的光线都只能形成你物体的三维图像，不变形亦不会创造性的形成其他三维图像。...这也就意味着无论你的激光以什么角度照射这样的“平面”，都只能形成胶片上的三维图像，即无法轻易对全息图进行修改和合成。这就像我们早期的胶卷，一张胶卷只能记录一张照片。...对此，Faraon解释道：“以前我们要得到两张图的话，就要在原有胶片上再并列设计另一张图像胶片的像素点排列，而现在不用了，我们只要改变激光光线的入射角度就可以得到不同的图像。”
网络只会在学习率接近学习率的情况下快速学习，这使得训练产生了分歧。所以我们用一种新颖的方法来寻找一个好的学习率: 简单地在神经网络上打印一个参数，在这里使用一个首层的参数，然后在每次迭代之后打印出来。...左边:原始图像，中间:模糊的图像，右边:训练后的输出图像。 图10显示了神经网络如何在以前没有见过的模糊图像上执行任务。神经网络似乎能够很好地总结出只有10.000张图片和18个训练期的验证集的特点。...第四行图像显示，有时网络会给图像增加噪点。这也许可以通过更长的训练来改变这一缺陷。 这项工作的实际用途是用智能手机拍下被锐化的文本照片。...图11显示了两个图像，顶部的图像是文本的图像，底部的图像是由神经网络生成的。底部图片的不模糊度是非常糟糕的。罪魁祸首可能是训练数据所遵循的简单分布。...为了提高质量，人们可能会试图使训练数据中添加的模糊效果变得更加复杂。然而，这是一种推测，因此需要更多的工作来确定是否提高了图片的整体质量。
递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习技术的出现，也让 AI 能够更好地理解人类语言，并生成更加自然和流畅的文本、图像、音频等内容。...3 月 15 日，OpenAI 继续发布了其多模态的训练大模型——GPT-4，在 ChatGPT 的基础上增加了强大的识图能力，模态更丰富，且研发速度之快，令人惊叹。...Runaway 于 3 月 20 日发布GEN-2 视频生成模型的试用申请，新增根据文本和图片生成视频的功能。...AIGC 技术正在经历新一轮的变革浪潮，其交互方式也从生成文本、代码、图片正朝着更多元、更自然的形式上发展。...历史总在循环往复，互联网的交互形式最初也是从文本、到图像、到音视频再逐步发展到如今的互动音视频（直播）。
可以使用负值来让字母更接近。 double wordSpacing 单词之间添加的空间间隔（逻辑像素为单位）。可以使用负值来使单词更接近。...省略时，文本将使用最接近的DefaultTextStyle的样式。如果给定样式的TextStyle.inherit属性为true（默认值），则给定样式将与最接近的DefaultTextStyle合并。...例如，这种合并行为很有用，可以在使用默认字体系列和大小时使文本变为粗体。...TextAlign textAlign 文本应如何水平对齐enum： 值 说明 TextAlign.center 将文本对齐容器的中心。 TextAlign.end 对齐容器后缘上的文本。...TextOverflow overflow 如何处理视觉溢出: TextOverflow.clip 剪切溢出的文本以修复其容器。
回答这样的问题通常需要更复杂、结构化程度更低的数据，比如文档、纯文本段落、视频、图像、音频文件、工作流程和系统生成的警报等。...向量的力量好在机器学习模型允许创建文本、音频、图像和其他形式的复杂数据数字表示。这些数字表示或向量嵌入旨在使语义相似的项目映射到附近的表示。...机器学习模型使人类与机器的互动方式更类似于人类之间的互动方式。对于文本，这意味着用户可以查询自然语言问题——查询将转换为向量，该向量使用将所有搜索项转换为向量的相同嵌入模型。...然后查询向量将与所有对象向量进行比较，以找到最接近的匹配项。同样，图像或音频文件也可以转换为向量，使人们能够根据向量的接近程度(或数学相似性)搜索匹配项。...向量数据库比较这些向量的接近度以找到最接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。向量数据库应用的一些示例包括：语义搜索。搜索文本和文档时通常有两种选择：词法搜索或语义搜索。
这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。 矢量数据库的主要优点是它能够根据数据的矢量接近度或相似性快速准确地定位和检索数据。...要真正理解矢量数据库是如何工作的，以及它与传统的关系数据库(如SQL)有何不同，我们必须首先理解嵌入的概念。 非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义的格式，这给传统数据库带来了挑战。...例如，单词嵌入将单词转换为向量，这样具有相似含义的单词在向量空间中更接近。这种转换允许算法理解项之间的关系和相似性，设置可以针对不同的数据进行编码，比如CLIP。...通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。...随着人工智能的不断发展，向量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑会越来越大，有望在各个领域提供更复杂、更高效、更个性化的解决方案。 作者：Moez Ali
我们如何建立一个系统，能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询?...我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型，该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式（或嵌入形式），使得如果文本-图像或图像-图像是“相似的”，则他们在欧氏空间中接近。...基本上，这种损失允许做的是使d(E_a, E_p)变小，使d(E_a, E_n)变大，这样每个图像的嵌入就接近于它的描述的嵌入，而远离随机文本的嵌入。...测试图像及其对应的文本描述用绿线连接： ? 从图中可以看出，通常在嵌入空间中，图像及其对应的描述是接近的。考虑到使用的训练损失，这是我们期望的。...文字图片搜索： 在这里，我们使用几个文本查询示例来在一组70,000张图像中搜索最佳匹配。我们计算查询的文本嵌入，然后计算集合中每个图像的嵌入。我们最终在嵌入空间中选择最接近查询的前9张图像。 ?
自监督学习通过直接观察环境来进行学习，而非通过有标签的图像、文本、音频和其他数据源进行学习。然而从不同模态（例如图像、文本、音频）中学习的方式存在很大差异。...data2vec 不依赖对比学习或重建输入示例，除了帮助加速 AI 的进步，data2vec 让我们更接近于制造能够无缝地了解周围世界不同方面的机器。...自监督使计算机能够通过观察世界，然后弄清楚图像、语音或文本的结构来了解世界。不需要专门训练就能对图像进行分类或理解语音的机器，其扩展性也会大大提高。...data2vec 以相同的方式学习图像、语音和文本。...这为更一般的自监督学习铺平了道路，并让人工智能更接近使用视频、文本、音频来学习复杂世界的目标。 由于收集高质量数据成本很高，因此该研究还希望 data2vec 能让计算机仅用很少的标记数据来完成任务。
Mora：基于智能体的视频生成 Mora这个多智能体框架，是如何解决当前视频生成模型的局限的？...第一个编码器基于OpenCLIP ViT-bigG，而第二个编码器则利用CLIP ViT-L，通过拼接这些编码器的输出，来允许对文本输入进行更丰富、更细致的解释。...InstructPix2Pix直接利用文本指令和输入图像，在单次前向传递中执行编辑。 通过对图像和指令条件采用无分类器指导，进一步提高了这种效率，使模型能够平衡原始像的保真度和遵守编辑指令。...SVD模型的核心遵循三阶段训练体系，从文本到图像相关开始，模型从一组不同的图像中学习稳健的视觉表示。这个基础，使模型能够理解并生成复杂的视觉图案和纹理。...这种分层训练策略辅以新颖的数据管理流程，使SVD能够出色地生成最先进的文本到视频和图像到视频合成，并且随着时间的推移，具有非凡的细节、真实性和连贯性。
比起抽取式，生成式更接近人进行摘要的过程。历史上，抽取式的效果通常优于生成式。伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。...本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。对抽取式和不基于深度神经网络的生成式自动文本摘要感兴趣的同学可以参考[1][2]。...生成式文本摘要 生成式文本摘要以一种更接近于人的方式生成摘要，这就要求生成式模型有更强的表征、理解、生成文本的能力。...如上图所示，原文本（wait for the video and do n't rent it）由一个实数矩阵表示，这个矩阵可以类比成一张图像的像素矩阵，CNN可以像“阅读”图像一样“阅读”文本，学习并提取特征...对自动评价摘要方法的研究和探索也是目前自动文本摘要领域一个热门的研究方向。 总结 本文主要介绍了基于深度神经网络的生成式文本摘要，包括基本模型和最新进展，同时也介绍了如何评价自动生成的摘要。
今天，我们推出了一种方法，使机器更接近人类同时、整体和直接从许多不同形式的信息中学习的能力——不需要明确的监督（组织和标记原始数据的过程）。...该模型学习单个嵌入或共享表示空间，不仅适用于文本、图像/视频和音频，还适用于记录深度 (3D)、热（红外辐射）和惯性测量单元 (IMU) 的传感器，这计算运动和位置。...例如，使用 ImageBind，Meta 的 Make-A-Scene 可以从音频创建图像，例如根据雨林或熙熙攘攘的市场的声音创建图像。...其他未来的可能性包括以更准确的方式识别、连接和调节内容，以及促进创意设计，例如更无缝地生成更丰富的媒体和创建更广泛的多模式搜索功能。...ImageBind 还可以提供一种探索记忆的丰富方式——使用文本、音频和图像的组合来搜索图片、视频、音频文件或文本消息。
FCN的网络结构[3] 但是与其他日常场景的物体检测所不同的是，文字图像的分布更接近于均匀分布而非正态分布，即文字总体的均值图像并不能体现文字这一抽象概念的特征。...DMPNet生成候选锚定框的示意图[6] 另一种改进的方法是通过自底向顶的方法，检测细粒度文本后将其连接成更粗粒度的文本。...之后又在检测网络中加入了双向LSTM，使检测结果形成序列提供了文本的上下文特征，便可以将多个字符进行合并得到文本行。[7] ? CTPN的网络结构[7] SegLink则是在SSD的启发下得出的。...这样有利于将前景图像和背景图像分离，对于文本内容较之背景图像有着更高的注意力，使检测结果更准确。[9] ?...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。
图形小说•印象派绘画•等距3D•低多边形3D•微距摄影•马克笔绘画•像素艺术•复古摄影•科学艺术•贴纸•分镜头•3D卡通•3D渲染•35毫米•80年代波普风 风格预设为您的生成带来更多艺术控制和表达，现在在文本到图像和...图4：导演模式中的新精确运动值 在Runway中尝试导演模式 在iOS上尝试导演模式 改进的图像模型 现在在文本到图像、图像到图像和图像变体中提供了更高保真度、更一致性和更高分辨率的图像生成。...图4：Runway中更新的图像工具 在Runway中尝试生成图像 Runway的使命是构建新系统，使任何人都能更快、更容易、更可实现地将其思想和想法转化为他们可以分享的故事。...虽然我们在发明这种新相机的早期仍然令人难以置信，但我们正接近一个拐点，我们在2018年创立Runway时设定的许多目标开始实现。 更多更新和改进即将推出。...Runway不断努力提供更先进、更直观的工具，以推动创造力的边界，我们期待看到社区将如何使用这些新功能来创造惊人的作品。
例如自然语言处理 (NLP) 处理文本数据。处理文本意味着理解大量单词的含义，每个单词代表不同的含义，可能与另一个单词相似，线性代数中的向量嵌入使我们能够更有效地表示这些单词。...到文本机器人（NLP）。...理解我们如何完成这项任务的一个非常快速的方法是理解称为矩阵分解的东西，它允许我们将一个大矩阵分解成更小的矩阵。 现在先忽略数字和颜色，试着理解我们是如何将一个大矩阵分解成两个小矩阵的。...这允许我们在 2D 向量空间上绘制它，在这里你会看到用户 #1 和电影哈利波特更接近，用户 #3 和电影史莱克更接近。 向量的点积（矩阵乘法）的概念告诉我们更多关于两个向量的相似性。...如果没有，这里是一个列表，仅举几例： 数据统计 化学物理 基因组学 词嵌入——神经网络/深度学习 机器人 图像处理 量子物理学 我们应该知道多少才能开始使用 ML / DL 现在，重要的问题是如何学习对这些线性代数概念进行编程
人工智能为了使机器获得接近人类的智力，尝试效仿人脑的思考过程，创造出了一种模仿人脑神经元之间相互连接的计算模型 —— 神经网络。它由多层神经元组成，每个神经元接收输入并产生相应的输出。...下面以图像和文本类型的数据为例讲解。 数据是如何输入到神经网络中的 （1）图像输入处理 想象一个画面：当我们把一张图片放大到一定程度时，可以看到一格一格的小方块。...Sigmoid 函数的公式和图像如下所示： 除了能将结果输出范围控制在 0 到 1 之间，Sigmoid 函数（或其他激活函数）另外一个重要作用就是将线性变换的结果进行非线性映射，使神经网络可以学习和表示更加复杂的非线性关系...较小的损失值表示模型的预测结果与真实标签更接近，而较大的损失值表示预测误差较大。...比如，在图像分类任务中，卷积神经网络可以根据输入图像的特征自动识别物体或图案；在自然语言处理任务中，循环神经网络可以理解和生成文本；在推荐系统中，多层感知机神经网络可以根据用户的历史行为进行个性化推荐。
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