在网上购买地毯或布料时,你希望能说出它在现实生活中的样子吗?感谢麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和法国Inria Sophia Antipolis的研究人员,你距离能够体验到这一点只有一步之遥。
作者:Dawei Yang,Chaowei Xiao,Bo Li,Jia Deng,Mingyan Liu
当下数字化时代,无论是日常工作还是生活,是互联网从业者还是其他传统行业从业者,对科技工具的依赖也越来越重,文字翻译渠道众多,但图片文字翻译却很少。
现在的互联网信息呈爆炸式增长,而图片和视频表达的东西更丰富更直接,所以Facebook一直在加码图片和视觉AI领域。
译自:http://www.kinematicsoup.com/news/2016/6/15/gamma-and-linear-space-what-they-are-how-they-differ
考虑一个场景,滚动事件中会发起网络请求,但是我们并不希望用户在滚动过程中一直发起请求,而是隔一段时间发起一次,对于这种情况我们就可以使用节流。
增强现实扩展了现实世界环境的边界,为业务创造了新的机会。根据Digi-Capital的研究,到2023年,AR的收入可能达到700-75亿美元,但VR的收入可能在100-150亿美元左右。
翻译:疯狂的技术宅 原文:https://www.edureka.co/blog/react-router/
By Noxxxx from https://www.noxxxx.com/?post_type=post&p=2104 欢迎分享与聚合,尊重版权,可以联系授权 WindiCSS 如果使用
整体流程框架 SDL作为一款渲染器,我们首先掌握下它的一些基础要素,本文通过渲染一张图片,熟悉SDL的整个流程。 #include "SDL.h" 扩入我们的头文件,SDL.h是SDL框架向我们提供的一个总包含文件,我们使用SDL提供的方法,都被包含进来。 int main(int argc, char *argv[]) { 开发过c的代码,都知道这个是入口方法,argc为参数数目,argv[]为参数内容,我们当前没传入参数,所以变量没在main方法内部使用。 SDL_Window *win
文生图领域作为一个跑出「10人团队年收入过亿美金初创公司」的赛道,已经成了AI创业公司掘第一桶金的最佳起点。
正当你认为弄明白了机器学习…..bang!又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语,深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达,并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习? 深度学习是机器学习的一个子领域,本质上是指尝试去比对神经网络(同样让你大脑工作的机制)。通过比对这些神经网络,我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
DxO FilmPack for mac一款胶片渲染处理软件,用于摄影后期制作,它来自法国DXO公司,在数码影像上可以模拟胶卷的颜色、对比度、颗粒感等独特的软件。
一.图像从文件到屏幕过程 通常计算机在显示是CPU与GPU协同合作完成一次渲染.接下来我们了解一下CPU/GPU等在这样一次渲染过程中,具体的分工是什么? CPU: 计算视图frame,图片解码,需要
最近在使用Markdown渲染库wemark 的过程中遇到了图片不能显示的问题。 渲染库可以渲染markdown语法格式的图片,但是对于自定义大小了的原生图片标签却无法正常渲染,导致markdown文件中的图片无法正常显示。
机器之心专栏 作者:王雅楠、廖胜才 本文通过从单张照片克隆整套衣服穿搭到三维人物,构建了一个包含 5621 个三维人物模型的虚拟行人数据集 ClonedPerson。这些虚拟人物在游戏环境里模拟真实监控渲染了多场景下的多摄像机视频。实验表明,该数据集在行人再辨识任务取得了良好的泛化性,并可应用于无监督域适应、无监督学习、人体关键点检测等多个相关任务。相关论文已被 CVPR 2022 接收,数据和代码已开源。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2204.02611.pdf 项目地址:ht
前几天,有一件这样的事情引起了网友们的关注,话题是:微信发原图或泄露位置信息,不知道大家有没有留意。
如今,人工AI智能在图像处理领域也越发成熟丰富。各式各样的图片处理小工具,例如一键去水印、一键抠图、图片加水印等工具确实帮助我们大大提高了效率,化繁为简。
CV君:本文为52CV群友上海科技大学陈安沛同学投稿,介绍了他们ICCV 2019最新人脸3D重建的工作。效果非常赞,代码也已开源,欢迎大家参考~
第一次变换 模型变换(Model Transforms):就是指从模型空间转换到世界空间的过程
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 渲染一个精细到头发和皮肤褶皱的龙珠3D手办,有多复杂? 对于经典模型NeRF来说,至少需要同一个相机从特定距离拍摄的100张手办照片。 但现在,一个新AI模型只需要40张来源不限的网络图片,就能把整个手办渲染出来! 这些照片的拍摄角度、远近和亮暗都没有要求,还原出来的图片却能做到清晰无伪影: 甚至还能预估材质,并从任意角度重新打光: 这个AI模型名叫NeROIC,是南加州大学和Snap团队玩出来的新花样。 有网友见状狂喜: 不同角度的照片就能渲
自从学会了turtle模块后,画了不少简笔画。像小猪佩奇、哆啦A梦等等,但是这些依然不能让身边人感受到python的强大,依然是每次装逼必被打脸。就像你用turtle画了这个
最近,来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种全新的基于提示学习的方法——DreamDistribution。
最近和团队中的小伙伴一起开发一个叫 Aegis 的前端监控系统(目前仅在腾讯内部开源)。既然是前端监控系统,除了要对各种异常进行监控,还需要收集前端的各项性能,其中就包括 "首屏渲染时间" 这个重要指标。
在 【Android UI】Path 测量 PathMeasure ③ ( 使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 ) 博客中 ,使用 PathMeasure 完成了一个沿曲线运动的小球,但是如果绘制的是矩形,就需要使用 getPosTan 函数的切线返回值。
为满足元宇宙中对 3D 创意工具不断增长的需求,三维内容生成(3D AIGC)最近受到相当多的关注。并且,3D 内容创作在质量和速度方面都取得了显著进展。
本地图片访问时使用的是$r , 图片资源存放的位置是 src > main > resources > base > media
AI 科技评论按:本文为雷锋字幕组编译的论文解读短视频,原标题 Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections,作者为 Angjoo Kanazawa。
本节继承上一节的难度并继续加深,讲这个BRDF,然后理解反射方程和渲染方程,最终实现全局光照,以下内容很抽象……如果想要深入理解建议到隔壁基于物理着色:BRDF - 知乎 (zhihu.com)或者多看几遍视频,我也是回头看了第二次才透彻,比较重要的是上一节的物理概念要搞明白
中国有句老话:“你有张良计,我有过墙梯。”在如今,网络安全环境越来越被人们所重视,黑客们也在想更高的招数来入侵你的电脑。
【导读】提到 Dropbox,大家可能都知道这是一个文件同步、备份、共享的云存储软件。其实 Dropbox 可以实现的功能远不止这些。今天就为大家介绍 Dropbox 一个非常强大又实用的功能——自动识别并提取图片中的文本内容,包含 PDF 文档中的图片。比如,当用户搜索其中某个文件中出现的一段文本时(英文文本),在搜索结果中就会显示出这个文件。下面我们就为大家介绍这样的功能是如何实现的。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号:磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别(face identification) 人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片,相对于一个分类问题,将
源 / 程序员之家 直接给上Python脚本的核心源码先!WIFI破解,Python程序员必学技能。WIFI已经完全普及,现在Python程序员没网,走到哪里都不怕!教你们一招,如何在图片中提取Python脚本代码。图片发送至手机QQ长按后点识别图片中汉字,如果你还不知晓,赶紧去试一试,能给我们减少很大的工作量。 想要WIFI破解,python+字典,这是是少不了的。热点加弱口令也是核心。字典自己加精,你的字典有强大,你能破解的WIFI就越多。后面就不再提了。提供两种方法,一般人学到一种即可。
哈喽,欢迎来到【腾讯微创新201808期】 今天要跟各位糖粉介绍的是 一位来自优图/X-Lab实验室的AI设计师 其实TA的真身是:#AI智能模式生成banner# 让你轻松变身设计师 再也不用跪求设计师做banner 看看新功能怎么玩? 腾讯内容型产品近两年在不断孵化壮大,例如短视频、直播、音频等,这些都拥有极其高频的内容推广设计需求。 即使公司在不断扩建设计CP供应商,但出图效率慢,设计标准、质量参差不齐,紧急热点响应速度慢,假期需求供应减少等原因,导致跟图成为运营最低效的一环,并且直接决定运
作者简介 Kenny,携程高级前端开发工程师。2021年加入携程,从事小程序/H5相关研发工作。 一、背景 随着项目的不断迭代,规模日益增大,而基于Taro3的运行时弊端也日渐凸显,尤其在复杂列表页面上表现欠佳,极度影响用户体验。本文将以复杂列表的性能优化为主旨,尝试建立检测指标,了解性能瓶颈,通过预加载、缓存、优化组件层级、优化数据结构等多种方式,实验后提供一些技术方案的建议,希望可以给大家带来一些思路。 二、问题现状及分析 我们以酒店某一多功能列表为例(下图),设定检测标准(setData次数及该set
基于文字识别与文本翻译技术,满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API,传入图片的Base64编码,指定源语言与目标语言,通过POST请求方式,就可以识别图片中的文字并进行翻译。
在线地址: 优化前的版本 优化后的版本 源码仓库地址 不建议上传大图片。。喜欢听电脑引擎声的除外 ---- 首先,并不打算单纯的实现某一张图片(这样太没意思了),而是通过上传图片,来动态生成box-shadow的数据。 所以,你需要了解这些东西: box-shadow canvas box-shadow box-shadow可以让我们针对任意一个html标签生成阴影,我们可以控制阴影的偏移量、模糊半径、实际半径、颜色等一系列属性。 语法如下: selector { /* offset-x | offse
本文介绍了谷歌在AR/VR技术领域的一项研究成果,通过注视点渲染技术可以降低渲染计算量,减少渲染时间,同时保持较高的视觉质量。这项技术的研究方向包括降低每个像素的计算量、减少视觉伪影以及降低传输延迟等。通过这些方法,可以有效地提高渲染效率,降低硬件成本,为AR/VR行业带来更好的用户体验。
首先,并不打算单纯的实现某一张图片(这样太没意思了),而是通过上传图片,来动态生成box-shadow的数据。 所以,你需要了解这些东西:
猫咪瀑布流 如下动态图,一张张不规则的可爱猫咪照片是否勾起了你的少女心呢? 瀑布流又称瀑布流式布局,是比较流行的一种网站页面布局方式。瀑布流实现的方式有很多种,但是原理都是差不多的,本文我们来
翻译 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一,它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式,FaceID 解锁方式显然是革命性的:扫你一眼,手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术,苹果采用了先进而小巧的前置深度相机,这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外,它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片,它拍摄到的图片对外界
机器之心专栏 作者:Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer,专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页:https://scene-dreamer.github.io/ 代码:https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文:https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo:https://huggingface.co/spaces
在web渗透中,文件上传是最简单直接的方式之一。但是碰到完全不做校验的代码直接上传getshell,很难有这样的运气;大部分时候都有检测,甚至多处设卡。
这里需要注意的是Core Graphics,这个阶段主要是通过它来完成的,但并不是真正的显示,而是得到图元 primitives 数据。这部分是在CPU中完成的,而后续会通过GPU来得到位图(bitmap) 但是有一个例外:drawRect:如果开发者重写了这个方法就会在CPU中将layer通过Core Graphics直接处理成bitmap,就不会在通过GPU来完成bitmap的渲染,这里就涉及到一个概念:离屏渲染
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库? 问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好的特性: 1、它是纯Python编写的,没有第三方依赖,只使用内置模块!(如果你想把动画嵌入图片,那么你需要PI
关于首屏 首屏时间是指从转向该页面到屏幕中该页面所有内容都可见时的时间。已经有太多的关于首屏时间的计算,在本文中并不重复阐述这些已经被提出或者实现的方案,而旨在探索与讨论更多的首屏自动化采集方案,扩大思考范围,你我思想之间互相碰撞往往可以激起更多的稀奇古怪的解决方案,这也正是我写这篇文章的目的。 通过浏览器调试工具,我们可以清晰的看出页面资源加载时序图: 先是html页面加载,token进行词法、语法解析后开始加载静态资源并执行相关脚本,开始构建DOM树、render树和CSSOM数,最后加载图片,
随着数字人产品不断的迭代和发展,对于用户来说,属于自己的个性化的数字人不可或缺,在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸,模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后,再详细介绍自动捏脸。01
大家好,我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
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