让我重点介绍一些有关它的内容，同时说下我在测试期间的使用经验。...以列表总结下功能，这里是你可以用它做的事情： 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制，用于调整亮度、对比度和分辨率。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台（Windows） 在 Linux 上安装 gImageReader 注意：你需要安装 Tesseract 语言包，才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...所有的仓库和包的链接都可以在他们的 GitHub 页面中找到。 gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时，gImageReader 是一个相当有用的工具。...我只遇到了一个从设置中管理语言的问题，我没有得到一个快速的解决方案。如果你遇到此问题，那么可能需要对其进行故障排除，并进一步了解如何解决该问题。
这些模型背后的核心理念是学习如何逆转逐渐向图像中添加噪声的过程，从而从复杂的分布中生成高质量的样本。 在这份调查报告中，我们详尽概述了使用扩散模型进行图像编辑的现有方法，涵盖了该领域的理论和实践方面。...与从最小输入创建新图像的图像生成不同，图像编辑涉及改变图像的外观、结构或内容，包括从微妙的调整到重大变革的一系列变化。...不同于专注于从零开始创建新图像的图像生成，以及旨在修复和提高退化图像质量的图像恢复和增强，图像编辑涉及修改现有图像的外观、结构或内容，包括添加对象、替换背景和改变纹理等任务。...然而，使用扩散模型在不同背景条件下准确编辑对象的阴影仍然是一个未解决的问题。 图像编辑的非鲁棒性 现有基于扩散的图像编辑模型能够为给定的一部分条件合成逼真的视觉内容。...然而，它们在许多现实世界场景中仍然会失败。这个问题的根本原因在于模型无法准确地对所有可能的样本在条件分布空间中进行建模。 如何改进模型以始终生成无瑕疵的内容仍然是一个挑战。解决这个问题有几种方法。
研究者在这个大型数据集上训练了新模型 InstructPix2Pix，并在推理时泛化到真实图像和用户编写的指令上。...生成一个多模态训练数据集 在数据集生成阶段，研究者结合了一个大型语言模型（GPT-3）和一个文本转图像模型（Stable Diffusion）的能力，生成了一个包含文本编辑指令和编辑前后对应图像的多模态训练数据集...这一过程包含以下步骤： 微调 GPT-3 以生成文本编辑内容集合：给定一个描述图像的 prompt，生成一个描述要进行的更改的文本指令和一个描述更改后图像的 prompt（图 2a）； 使用文本转图像模型将两个文本...因此在新研究中，作者使用预训练的 Stable Diffusion checkpoint 初始化模型的权重，利用其强大的文本到图像生成能力。...因此在比较时，作者对后者提供「编辑后」的文本标注代替编辑说明。作者还把新方法和 SDEdit 进行定量比较，使用两个衡量图像一致性和编辑质量的指标。
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...DALL-E与GPT-3非常相似，它也是一个transformer语言模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。它可以编辑图像中特定对象的属性，正如你在这里看到的。...我们可以看到另一个更简单的例子，我们将“一个小的红色方块放在一个大的绿色方块上”输入到网络中。现在它只需要知道有两个方块，它们的颜色，一个小一些，另一个大一些。...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。...如前所述，它接收文本和图像作为标记形式的输入，就像GPT-3一样，以生成转换后的图像。就像我在之前的视频中描述的那样，它使用自我注意力来理解文本的上下文，以及对图像的稀疏注意力。
这篇论文首先提出了从布局到掩码到图像的任务，即学习如何在输入布局中展开给定边界框的对象掩码，以弥补输入布局与合成图像之间的差距。...在此基础上，这篇论文提出了一种基于生成式对抗网络的布局到掩码到图像方法，并在图像和掩模两个层次上进行了风格控制。...图像级的样式控制与普通的GANs相同，而对象掩码级的样式控制是通过一种新的特征归一化方案、实例敏感和布图感知归一化来实现的。...为了解决这个问题，这篇论文提出了一个背景幻觉生成对抗网络（Background Hallucination Generative Adversarial Network，BachGAN），首先通过背景检索模块从一个大型候选库中选择一组分割图...通过动态生成幻觉背景表示，BachGAN可以合成具有逼真前景和完整背景的高分辨率图像。
其中，谭铁牛院士就《视觉内容生成与安全》进行主题报告分享，从人工智能内容生成的研究背景及现状出发，介绍了近年来在内容生成和取证方面取得的研究结果，就视觉鉴伪技术要点进行专门分享，并展望了未来的发展趋势。...在《文档图像智能分析与处理》论坛上，专家们从框架上划定了“智能文档处理”的技术范畴，包括文档图像分析与预处理、文档解析与识别、版面分析与还原、文档信息抽取与理解、AI安全、知识化等。...引用自谢洪涛《篡改文本图像的生成与检测》报告主题分享 在过往的一些训练方法中，针对不同的伪造方法所得到的检测模型可能并不具备泛化性，为了构建一个通用的篡改文本检测器，如何做到既保留场景文本检测器的优越性...对于大模型的讨论，关注者们不应当只停留在用了多少张卡、庞大的参数量和增加了哪些新模态，而是 AI 的能力如何应用到具体的产业中，比如借助大模型，让文档图像智能分析与处理可以更好地处理跨模态信息，将文本、...因此，企业更需要的是一个能覆盖多元使用场景、具备专业行业 Know-How 的垂直领域 OCR 大模型。
所以，为了避免被其他元素遮挡，针对页面的水印一般会使用一个层级比较高且覆盖整个页面的元素来承载。...这时候可以考虑使用 SVG，因为 SVG 具有文本和图像的双重特性。看上去是文本，然而在很多场景可以当做图片使用。...不可见水印通常具有比可见水印更好的隐蔽性和抗攻击性。虽不可见，但通过一定的技术手段是可以将水印信息从其载体上提取出来的，这就使得其载体具备了溯源能力，在关键时刻往往能发挥大作用。...Web 上基于 DOM 的盲水印大都不靠谱，而另一方面数字图像是信息隐藏和数字水印领域研究最多和最早的一种载体，相较于 Web，数字图像领域有着更为成熟的数字水印算法。...那么如何把图像信号从空间域转换到频域呢？这里就需要用到大名鼎鼎的 傅里叶变换 了。 法国数学家傅里叶大家一定不陌生，高数里就有傅里叶级数。
每个图像都与图像的对象、属性和关系的场景图相关联，这是一个基于 Visual Genome 的新的清晰版本数据集。 3....NVIDIA Flickr-Faces-HQ 数据集 该数据集由 70000 张分辨率为 1024×1024 的高质量 PNG 图像组成，并且在人物的年龄、种族和图像背景方面差异很大。...MultiNLI 语料库是在 SNLI 语料库的基础上建立的，但不同之处在于它涵盖了一系列口语和书面文本的体裁，并支持独特的跨体裁评估。 3....Spider 1.0 Spider 是一个大型复杂的跨域语义分析和 text-to-SQL 的数据集。...在 MS MARCO 中，所有问题都是从真实的匿名用户查询中提取的。数据集中的答案来自上下文段落，这些段落使用 Bing 搜索引擎从真实的 web 文档中提取。
1 VideoPoet：零样本视频生成模型 据谷歌官方介绍，VideoPoet 是一个大语言模型，通过选择将文本作为输入，能够在各种以视频为中心的输入和输出上执行多任务处理，包括文本到视频、图像到视频、...比如文本生成视频中： 输入文字“浣熊在时代广场跳舞”，就可以得到一小段浣熊形象的舞蹈视频 又比如使用文字，来引导图像转变为视频： 左：油画中描绘了一艘船，它在波涛汹涌的大海、雷暴和闪电中穿行 中：许多闪烁的星云飘动着...左侧第一个视频为输入视频，给出对应的提示： 一个可爱的、生锈的、损坏的蒸汽朋克机器人的特写，上面覆盖着潮湿的苔藓和发芽的植被，周围环绕着高高的草丛 随后再添加动态画面引导： 在背景中冒烟通电 再比如给出所需的相机拍摄镜头...VideoPoet 的优势在于，使用多个标记器来学习视频、图像、音频和文本，将视频和音频剪辑编码为离散标记序列，一旦模型生成以某些上下文为条件的标记，便可以通过标记器解码器，将这些标记转换回可查看的表示形式...相比起文本和图像领域，视频生成要想取得突破一段还有漫长的路程。
我们的综述从去噪扩散概率模型（DDPMs）和广泛使用的T2I扩散模型的基础知识简介开始。然后，我们揭示了扩散模型的控制机制，从理论上分析了如何在去噪过程中引入新颖条件进行条件生成。...第2节提供了去噪扩散概率模型（DDPMs）的简要介绍，展示了广泛使用的文本到图像扩散模型，并呈现了一个结构良好的分类法。在第3节，我们分析了控制机制并揭示了如何在文本到图像扩散模型中引入新颖条件。...这项任务的主要挑战在于如何使预训练的文本到图像（T2I）扩散模型学会模拟新类型的条件，并与文本条件一起生成，同时确保产生的图像质量高。...此外，一些方法探索如何使用多个条件生成图像，例如给定角色的身份和姿态。这些任务的主要挑战在于多个条件的整合，需要能力同时在生成结果中表达几个条件。...此外，一些工作尝试开发一种条件不可知的生成方法，可以利用这些条件产生结果。 可控文本到图像生成与特定条件 在文本到图像扩散模型的基础上，引入新颖条件来指导生成过程代表了一个复杂和多方面的任务。
此外，Emu在图像问答VQAv2和视频问答MSRVTT数据集上也展现了强劲的视觉问答功能。...表2 在few-shot (k = 2,4,8) 推理设置下，Emu在图像问答和视频问答任务中的表现 全能高手：在多模态序列中进行「图文任意模态生成」 Emu模型能力覆盖图像与文本的生成及视频理解，相比其他多模态模型更具通用性...从图文对、图文交错文档、交错视频文本等形式各异的海量多模态序列中进行学习与训练后，Emu能对任意形式的多模态上下文序列进行多模态补全，对图像、文本和视频等多种模态的数据进行感知、推理和生成。...，Emu可以根据给定的文本生成多幅语义相关的图像： Emu可根据一张或者多张图或视频进行问答和多轮对话。...视频训练数据源自研究团队从 YouTube 上收集的1800万个视频（非原始视频，故事板图像）及其相应的字幕，二者结合创造了一个按时间戳顺序排序的视频和文本的自然交错序列。
AI 在赋予生物医学从业者权力方面表现出了非凡的前景，但目前的研究主要集中在单峰文本上。...关键思想是利用从 PubMed Central 提取的大规模、覆盖面广的生物医学图形字幕数据集，使用 GPT-4 从字幕中自我指导开放式指令跟随数据，然后微调一个大的使用新颖的课程学习方法的一般领域视觉语言模型...在此过程中，我们创建了 Hiera，这是一种极其简单的分层视觉转换器，它比以前的模型更准确，同时在推理和训练过程中都明显更快。我们在图像和视频识别的各种任务上评估了 Hiera。...然而，图像的许多方面很难或不可能通过文本传达。我们介绍了自我指导，这是一种通过指导扩散模型的内部表示来更好地控制生成图像的方法。...我们展示了如何组合一组简单的属性来执行具有挑战性的图像操作，例如修改对象的位置或大小，将一个图像中对象的外观与另一个图像的布局合并，将多个图像中的对象组合成一个图像，以及更多的。
它可以在浏览器和 NodeJs（服务器端）上运行。和moment js很像，切换到这个库的时候可以放心使用。...11、ztext.js 地址：https://bennettfeely.com/ztext/ ztext.js 是一个 javascript 库，可以轻松地为网页构建 3D 文本，并且可以与所有类型的字体一起使用...20、Math JS 地址：https://mathjs.org/ Math JS 是一个开源数学库，在 Github 上为 Javascript 和 NodeJS（服务器端）拥有超过 10.5k...它以响应方式显示在许多不同的设备屏幕上，并且易于与当今流行的 JS 框架（如 React、Angular、Aurelia、Vue 和 Svelte）一起使用。...58、Coaster 地址：https://heycoaster.com/ Coaster 是一款让我们在 Unsplash 上轻松查找和下载图像的软件。
与此同时，他还演示了照片编辑人员如何使用同样的技术在AI的帮助下把人去掉。 还是一样的把要去掉的人身上涂抹一下，DALL-E就会生成一个替代背景出来。虽然背景很复杂，但是生成出来的图片也还可以。...这是一款由OpenAI开发的转化器模型，全部的功能就是把「话」变成「画」。 具体来说，DALL·E是一个有120亿参数版本的GPT-3，被训练成了使用文本生成图像的模型。...这种任务被称作变量绑定，在文献中有大量的相关研究。 可以说，DALL·E从1代到2代，就是这么一个个小任务走过来的。最终能够呈现的就是一个不错的文本-图像转化器。 T2I究竟有多卷？...和上一代相比，可以说，DALL·E 2简直就是直接从二次元简笔画走向超高清大图： 分辨率提升4倍，从256x256提升到了1024x1024，并且生成图像的准确率也更高！...与此同时，还有Phenaki模型，让骑马的宇航员也动了起来。 这一模型能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的长镜头，讲述一个完整的故事。 在文本转视频上，下一个谁会接棒？
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，那么如何将字符翻译到图像像素呢？这篇论文给出了一个网络。...当feature map的大小变为2x2时，则又一次对文本编码结果通过一个全连接层，将全连接层的结果拼接到这个大小为2x2的feature map上。然后对拼接结果做一个1x1的卷积和2x2的卷积。...在做风格转换的时候，首先使用S提取生成器一张图像的风格信息，得到s(style)，然后将随机噪声替换为s，s和文本进行组合输入给生成器得到某风格下的图像。...第一种我们可以将先前看到文本和先前看到的样式结合起来，但是在新颖的配对中，生成与训练期间任何看到的图像非常不同的合理图像。使用先前看到的属性，也就是说，多个视觉方面的文本表示。就跟我之前举例子一样。...右边是对噪声进行插值，可以看到目标是不变的，背景变得平缓 生成多目标和背景 MS COCO上做实验。 对于多目标和变化背景亟待解决
我们推出了 Veo，我们最强大的高清晰度视频生成模型，以及 Imagen 3，我们质量最高的文本生成图像模型。我们还分享了一些使用我们的 Music AI Sandbox 创作的新演示录音。...了解更多关于 Veo 的功能。Imagen 3：我们质量最高的文本生成图像模型在过去的一年里，我们在提高图像生成模型和工具的质量和保真度方面取得了令人难以置信的进步。...背景是瀑布从悬崖上流下来。它也是我们迄今为止在渲染文本方面表现最好的模型，这对于图像生成模型来说一直是一个挑战。这项能力为生成个性化生日信息、演示文稿中的标题幻灯片等带来了可能性。...我们一直在进行安全测试，应用过滤器，设定保护措施，并将我们的安全团队置于开发中心。我们的团队还在开发工具，例如SynthID，可以在AI生成的图像、音频、文本和视频中嵌入不可见的数字水印。...从今天开始，所有由Veo在VideoFX上生成的视频都将由SynthID进行水印标记。生成AI的创意潜力是巨大的，我们迫不及待地想看看世界各地的人们如何利用我们的新模型和工具将他们的创意想法变为现实。
其实大家都在应用这项技术——快递单号的扫描识别、火车票的验证等等。最近，Facebook 研究人员提出了一个大规模图像文本提取和识别系统——Rosetta。...从图像中获取这样的文本信息是非常重要的，这也能促进许多不同的现实应用，如图像搜索和推荐等。 在光学字符识别任务中，给定一张图像，我们的 OCR 系统能够正确地提取所覆盖或嵌入的文本图片。...此外，图像的质量往往也会随着自然场景图像中文字的出现而变化不同的背景。另一方面，社交网络上每天上传的图像数量都是庞大的，对于如此大量的图片进行处理也是目前这项任务所要面临的一大挑战。...为了解决 COCO-Text 数据与 Facebook 上图片数据分布不匹配的问题，我们还通过随机重叠 Facebook 中图像的文本来生成了一个大规模的合成数据集。...表3 使用 ResNet-18 和 Shuffle 结构的 Faster R-CNN 在 COCO-Text 数据集上评估结果。
随着时间的推移，越来越多的计算可以在设备上完成，当使用这种方法时，投资回报率应该会越来越好。 说了这么多，代码要如何写呢？其实非常简单，见下图。...现在模型已经加载完成，你可以通过输入一些文本作为参数来生成文本，并将结果存储在名为 answer 的变量中。 接下来，你可以记录这个答案，在屏幕上显示它，或利用返回的信息进行其他操作。...你可以使用 LLM 执行广泛的任务，这些任务以前仅靠 JavaScript 是无法完成的，例如生成文本、回答文档问题，甚至在网页上定义某些文本，以你可以理解的方式呈现。...还可以使用一个节点从图像中提取文本，然后文本输入到翻译节点中，使得在现实世界中看到的内容转换成你可以理解的语言，就像 Google Lens[3] 一样。...Background removal 背景移除 这款模型擅长从图像中移除背景，它的酷炫之处在于不仅仅支持人物，同时也支持动物。
，以生成与背景无缝融合的文本；最后，在图像空间中引入文本感知损失，以进一步提高写作准确性。...在AnyText中，作者提出了一种将文本编码器集成语义和字符信息的新方法，旨在实现生成的文本与背景的无缝集成，并实现多语言文本生成。...在采样过程中，根据A.3节中的统计信息，从每个图像中选择最多5个文本行和每个文本行中的20个字符来渲染到图像上，因为这种设置可以覆盖数据集中大多数情况。...一个有趣的现象是，ControlNet（带有cany控制）在背景中随机生成伪文本，如Chen等人（2023b）所使用的那样利用OCR检测和识别模型进行评估可能会得到较低的评估分数。...然而，在作者的度量中，作者只关注指定的文本生成区域，作者发现ControlNet在这些区域表现良好。然而，ControlNet生成的文本风格显得生硬和单调，就像被贴在背景上一样，导致FID得分较低。
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