本研究对去噪扩散模型（DDM）进行了解构，发现其关键组件是分词器，而其他组件并非必要。DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。最后，将现代DDM推向经典DAE，通过消除输入缩放和直接定义噪声调度，可获得更好的结果。
Super PhotoCut Pro for Mac是一款Mac修图软件，可以婚纱抠图，透明物(玻璃，水，火，烟雾等)抠图，所有麻烦复杂的抠图，以前需要精通Photoshop才能处理，现在用Super PhotoCut Pro就可以轻松解决。
随着数字相机、智能手机等数码设备的普及，我们现在可以轻松地拍摄高像素的照片。但是，在某些情况下，我们可能需要将一张低分辨率的图片放大到更高的分辨率，以获得更好的细节和清晰度。然而，传统的图像放大方法会导致图像失真和模糊，影响图像的质量。因此，无损图片放大工具应运而生。本文将盘点一些无损图片放大工具。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。
前言 在本系列的第一期我们介绍了图片 AVIF 压缩，作为最前沿的压缩技术，AVIF 确实有着无数的优点。但时代的进步是循序渐进的，在一些较老的终端或设备上，可能短时间内确实无法支持 AVIF 格式，那如何能让这部分业务享受到时代的红利？ 对此，数据万象推出了基于最通用的jpg、png、gif等图片格式的压缩能力——图片极智压缩，可以在不改变图片格式的情况下，大幅减小图片大小，并保证图片视觉上的无损查看。 图片压缩与主观视觉 最早期的时候，最先出现的图片压缩算法是无损压缩算法，这些无损压缩算法使用lz77
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。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
在PHP的图像处理中，复制图像是一个非常常见的操作。不仅可以用于缩略图的生成，还可以用于其他方面的图像处理。本文将教你如何使用PHPGD库来复制图像，以及如何优化复制过程以提高性能和图像质量。
摘要：虽然大型语言模型（LLM）通常采用微调来解锁其下游应用程序的功能，但我们对不同微调方法的归纳偏差（特别是缩放属性）的理解仍然有限。为了填补这一空白，我们进行了系统的实验，研究不同的缩放因子，包括LLM模型大小，预训练数据大小，新的微调参数大小和微调数据大小，是否以及如何影响微调性能。我们考虑两种类型的微调-全模型调整（FMT）和参数有效的调整（PET，包括即时调整和LoRA），并探讨其缩放行为的数据有限的制度，其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。基于1B到16 B两组预训练的双语LLM，以及在双语机器翻译和多语种摘要基准测试上的实验，我们发现：1）LLM微调遵循基于幂的乘法联合缩放律，即微调数据大小与彼此缩放因子之间的比例关系; 2）LLM微调从LLM模型缩放中获得的收益大于预训练数据缩放，PET参数缩放通常无效;以及3）最优微调方法是高度任务和微调数据相关的。我们希望我们的研究结果可以帮助理解，选择和发展LLM微调方法。
现在让我们看看 Flutter 平台提供的手势类型以及可以使用哪些小部件来执行这些手势。我们还将研究一些用例，来判断如何在理想情况下应该使用手势。
Android官网中处理位图 和 高效加载大型位图 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展（比如图片内存计算、图片压缩等）。
在传统的软件开发中，一个 bug 通常会导致程序崩溃。这对用户来说是很烦人的，因此解决这些问题对开发人员来说很重要——当程序失败时，开发人员可以检查错误以了解原因。
在机器学习模型中，开发人员有时会遇到错误，但经常会在没有明确原因的情况下导致程序崩溃。虽然这些问题可以手动调试，但机器学习模型通常由于输出预测不佳而失败。更糟糕的是，当模型失败时，通常没有信号显示模型失败的原因或时间。而使情况更为复杂的是，这可能是由于一些因素造成的，包括糟糕的训练数据、高损失误差或缺乏收敛速度。
本文采用的是同时、端到端地进行多阶段训练，但这容易导致过拟合（作者指出减小低阶段的学习率可以在一定程度上缓解），也就是所生成的图像与训练图像几乎没有区别。
香港中文大学，腾讯优图，商汤科技联合发表的一篇用于语义分割的论文。ICNet是一个基于PSPNet的实时语义分割网络，设计目的是减少PSPNet推断时期的耗时，论文对PSPNet做了深入分析，在PSPNet的基础上引入级联特征融合模块，实现快速且高质量的分割模型。论文报告了在Cityscape上的表现。关于PSPNet请看昨天的推文。
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`
](https://developer.android.com/topic/performance/graphics/load-bitmap) 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展（比如图片内存计算、图片压缩等）。
今天将分享劲动脉血管壁分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
图像成像设备在拍照图像时常遭受到天气、硬件和环境等影响，导致拍摄出图像出现严重的失真，这严重限制后续高水平计算机视觉任务进行。现已有深度学习方法为了保证效率，一些方法都是通过在网络末端利用上采样操作来放大分辨率来获得高清图像，但这样操作会使训练过程发生振荡，从而使SR模型稳定性下降，这是真实相机设备无法容忍的。
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
今天为大家介绍的是来自Nathan C. Frey团队的一篇论文。在数据可用性和计算量方面的大规模扩展，使得深度学习在自然语言处理和计算机视觉等关键应用领域实现了重要突破。越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。在这里，作者通过改变模型和数据集的大小（跨越多个数量级），研究了大型化学模型中的神经缩放行为，研究对象包括拥有超过十亿参数的模型，这些模型在高达一千万数据点的数据集上进行了预训练。
今天给大家介绍一篇图像超分辨率邻域的综述，这篇综述总结了图像超分辨率领域的几方面：problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用以结构组件形式，同时，总结超分方法的优点与限制。讨论了存在的问题和挑战，以及未来的趋势和发展方向。
来源：机器学习AI算法工程本文约4800字，建议阅读10+分钟本文将会详细介绍深度学习模型的训练流程。 深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题，帮助读者更好地训练出高效准确的深度学习模型
今天将分享肾脏和肾脏肿瘤分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在网站建设中，优化网页加载速度和提升用户体验是非常重要的考虑因素。图片作为网页设计中的重要元素之一，其优化是加快页面加载速度的关键。本文将介绍网站建设中几种图片优化技巧，帮助你提升网站加载速度与用户体验。
👉腾小云导读 在互联网行业降本增效的大背景下，如何结合业务自身情况降低成本是每个业务都需要思考的问题。腾讯视频业务产品全平台日均覆盖人数超2亿。图片作为流媒体之外最核心的传播介质，庞大的业务量让静态带宽成本一直居高不下——腾讯视频各端日均图片下载次数超过 100 亿次，平均图片大小超 100kb，由此带来的图片静态带宽成本月均超千万。本文将详细介绍腾讯视频业务产品借助腾讯云数据万象来优化静态带宽成本过程中的挑战与解决方案，输出同领域通用的经验方法，希望可以对广大开发爱好者有所启发。 👉看目录，点收藏 1 背
Adobe Illustrator是Adobe公司所开发的一款矢量图形编辑软件，它的主要作用是用来创建和编辑矢量图形，例如标志设计、插图、海报、包装设计等等。与其他位图编辑软件（如Photoshop）不同，它可以在不失真的情况下无限缩放，因此适用于需要将图形应用于不同大小和分辨率的输出媒介的设计师。
恰好赶上了模糊了生与死的界限的节日——万圣节，所以这是探索那些「死节点」的好时机。
数据质量：数据应该是准确，完整，无误，且具有代表性。如果数据集有错误或缺失，将会影响模型的性能，选择分辨率越高肯定对模型是越好的，但是也要考虑到模型训练占用的内存够不够，因为分辨率越高，数据量就越大
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
有向距离场SDF（signed distance field）是计算机图形学中，常见的一种隐式曲面表示方法。
关于设计方法论的问题，我一直倡导先感性再理性，感性层面是你先把设计稿设计的有创意和优雅，理性层面是当第一个层面的优雅达到后，我们再从理性层面处理其中的某些细节。所以，在UI教学刚开始，特别是新手阶段，就过分强调公式化，教条化的理论，很容易让设计者陷入误区。
CycleGAN tensorflow PyTorch by LynnHo，一个简单的 TensorFlow 实现
原文来源：arXiv 作者：Tali Dekel、Chuang Gan、Dilip Krishnan、Ce Liu、William T. Freeman 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 我们研究这样一个问题，根据稀疏轮廓位置存储的信息重构图像。研究结果证明，我们可以从稀疏输入中获得对源图像的高保真度的高质量重构，例如，包括少于6％的图像像素。与现有的基于轮廓的重构方法相比，这是一个重大改进，它需要更密集的输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们的模型是基于生成式对抗网络的，在没有提供输入
大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在，这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系，为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导。
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
对于一阶近似，所有现代的深度学习模型都是使用梯度下降训练的。在梯度下降的每一步，您的参数值开始于某个起点，并将它们移动到最大的损失减少的方向。通过对损失对整个参数向量求导，也就是雅可比矩阵。然而，这只是损失的一阶导数，它没有告诉你曲率的任何信息，或者说，一阶导数变化的有多快。由于您所处的区域中，您对一阶导数的局部近似可能不会从该估计值点(例如，就在一座大山前面的一条向下的曲线)推广到很远的地方，所以您通常希望谨慎，不要迈出太大的一步。因此，为了谨慎起见，我们用步长控制前进的速度，即α（alpha），如下式所示。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。
机器之心专栏 苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室 来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种统一框架 HCFlow，该框架可以同时处理图像超分辨率和图像再缩放，并在通用图像超分辨率、人脸图像超分辨率和图像再缩放上等任务上取得了最佳结果。该论文已被 ICCV2021 接收。 近年来，归一化流（Normalizing Flow）模型在图像超分辨率（image SR）[SRFlow, ECCV2020]和图像再缩放（image rescaling）[IRN, ECCV2020]任务上取得了惊人的效果
本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
图像质量是一个属性的组合，表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
PSENet文本检测算法来自论文《Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network》，2018年7月发表于arxiv，已被CVPR 2019 接收。
Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：
尽管近年来卷积神经网络很大地促进了计算机视觉的发展，但一个重要方面很少被关注：图像大小对被训练的任务的准确性的影响 。在本文介绍了一篇谷歌在ICCV2021的工作，作者提出了一个可学习的调整器模型（resizer model）来提高模型的性能。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！
尽管近年来卷积神经网络很大地促进了计算机视觉的发展，但一个重要方面很少被关注：图像大小对被训练的任务的准确性的影响 。在本文介绍了一篇谷歌在ICCV2021的工作，作者提出了一个可学习的调整器模型（resizer model）来提高模型的性能。
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