您可以向选区、整个图层、多个图层或图层蒙版应用变换。您还可以向路径、矢量形状、矢量蒙版、选区边界或 Alpha 通道应用变换。若在处理像素时进行变换，将影响图像品质。...变换子菜单命令 缩放相对于项目的参考点（围绕其执行变换的固定点）增大或缩小项目。您可以水平、垂直或同时沿这两个方向缩放。 旋转围绕参考点转动项目。...也可以在“图层”面板中，通过按住 Shift 键并单击，来选择多个连续的图层。 要变换图层蒙版或矢量蒙版，请取消蒙版链接并在“图层”面板中选择蒙版缩览图。...可以对图层进行缩放、旋转、斜切、扭曲、透视变换或使图层变形，而不会丢失原始图像数据或降低品质，因为变换不会影响原始数据。...可以随时编辑应用于智能对象的滤镜。 编辑一个智能对象并自动更新其所有的链接实例。 应用与智能对象图层链接或未链接的图层蒙版。 使用分辨率较低的占位符图像（您以后会将其替换为最终版本）尝试各种设计。
蒙版值选在[0, 1]范围内： 1 表示值被观察到， 对于值为missing（即被零替换的 NaN）的情况。 此蒙版用于过滤最终损失计算中的缺失值。...蒙版值选在[0, 1]范围内： 1 表示未被蒙版的标记， 0 表示被蒙版的标记。 什么是注意力蒙版？...蒙版值选在[0, 1]范围内： 1 表示头部未被蒙版， 0 表示头部被蒙版。...蒙版值选在[0, 1]范围内： 1 表示头部未被蒙版， 0 表示头部被蒙版。...蒙版值选在[0, 1]范围内： 1 表示头部未被蒙版， 0 表示头部被蒙版。
蒙版值选定在[0, 1]之间： 1 表示令牌未被遮蔽， 0 表示令牌被遮蔽。 什么是注意力蒙版？...默认情况下还将使用因果蒙版。 如果要更改填充行为，应阅读SpeechT5Decoder._prepare_decoder_attention_mask并根据需要进行修改。...蒙版值选定在[0, 1]之间： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选定在[0, 1]之间： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选定在[0, 1]之间： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。
因果蒙版也将默认使用。 如果要更改填充行为，请阅读modeling_whisper._prepare_decoder_attention_mask并根据需要进行修改。...head_mask（形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)的tf.Tensor，可选）- 用于在编码器中使选定注意力模块的头部失效的蒙版。...蒙版值选定在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选定在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选定在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。
这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。您应该始终检查您的对数形状并根据需要调整大小。...这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。您应该始终检查您的对数形状并根据需要调整大小。...attention_mask (torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选择在[0, 1]之间： 1 表示未被蒙版的标记， 0 表示被蒙版的标记。 什么是注意力蒙版？...蒙版值选择在[0, 1]之间： 1 表示头部未被蒙版， 0 表示头部被蒙版。
)的原始路由器 logits 张量。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）-用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选在[0, 1]之间： 1 表示“未屏蔽”的标记， 0 表示“屏蔽”的标记。 注意力蒙版是什么？ 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选择在[0, 1]之间： 1 表示“未屏蔽”的标记， 0 表示“屏蔽”的标记。 什么是注意力蒙版？ 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）- 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值在[0, 1]中选择： 对于未被掩码的令牌为 1， 对于被掩码的令牌为 0。...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选择在 [0, 1] 范围内： 1 对应于未被 蒙版 的标记， 0 代表被 蒙版 的标记。 什么是注意力蒙版？...蒙版值选择在 [0, 1] 范围内： 1 表示头部未被 蒙版， 0 表示头部被 蒙版。
什么是注意力蒙版？...因果蒙版也将默认使用。...蒙版值选择在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选择在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...蒙版值选在 [0, 1] 中： 1 代表“未蒙版”的标记， 0 代表“蒙版”的标记。 什么是注意力蒙版？
我们将我们的法语语言模型应用于各种 NLP 任务（文本分类、释义、自然语言推理、解析、词义消歧），并展示大多数时候它们优于其他预训练方法。...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选择在 [0, 1] 中： 1 用于未被 掩盖 的标记， 0 用于被 掩盖 的标记。 注意力蒙版是什么？...head_mask (torch.FloatTensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的蒙版。...蒙版值选择在 [0, 1] 中： 1 表示头部未被 掩盖， 0 表示头部被 掩盖。
SVG蒙版功能可将蒙版应用于SVG形状。蒙版可确定SVG形状的哪些部分可见，以及具有什么透明度。运行效果可以将SVG蒙版视为剪切路径的更高级版本。...那是因为蒙版矩形只有50个像素高。矩形仅在蒙版矩形所覆盖的部分中可见。 黑色轮廓矩形是没有蒙版的矩形的大小。 二、其他形状的蒙版 可以使用任何SVG形状作为蒙版。 使用圆圈作为蒙版。...蒙版形状的颜色定义使用蒙版的形状的不透明度。蒙版形状的颜色越接近#ffffff（白色），使用蒙版的形状将越不透明。蒙版形状的颜色越接近#000000（黑色），使用蒙版的形状将越透明。 2....四、在蒙版中使用渐变 如果对用作蒙版的形状应用渐变，则可以实现蒙版所应用的形状的渐变透明度。 使用渐变的蒙版，使用蒙版的矩形以及该矩形下的文本，因此可以看到其透明度如何随着蒙版的渐变而变化。...注：其中可见矩形使用填充图案作为填充，并在其蒙版中使用渐变。 要显示的矩形如何引用其CSS属性中的fill填充图案，以及如何引用其CSS属性中的mask蒙版。
CNN将一系列过滤器应用于图像的原始像素数据，以提取和学习较高级别的功能，然后模型可用于分类。CNN包含三个组成部分： 卷积层，将图像的指定数量的卷积滤波器应用。...卷积层通常将 ReLU激活功能应用于输出，以将非线性引入到模型中。 汇集层，其 对 由卷积层提取的图像数据进行下采样，以降低特征图的维度，以减少处理时间。...通常使用的池化算法是最大池，其提取特征映射的子区域（例如，2×2像素块），保持其最大值，并丢弃所有其他值。 密集（完全连接）层，对卷积层提取的特征进行分类，并由池层进行下采样。...这里，我们的输入张量是来自第一卷积层的输出，其具有形状。...我们的输出张量dropout具有形状。[batch_size, 1024] 逻辑层 神经网络中的最后一层是逻辑层，它将返回我们预测的原始值。
以下是如何将平铺精灵使用的纹理移动30像素。...蒙版 Pixi 允许你使用 Graphics （图形）对象来屏蔽任何精灵或具有嵌套子精灵的容器。蒙版是隐藏在形状区域之外的精灵的任何部分的形状。要使用蒙版，先创建精灵和 Graphics 对象。...然后创建一个蓝色正方形并定位在精灵的上方（形状的颜色并不重要）。最后，精灵的 mask 属性设置为创建的正方形对象。这样会只显示正方形区域内精灵的图像。精灵在正方形之外的任何部分都是不可见的。...原图 与 使用蒙版后的对比： ?...而且如果是用 WebGL 渲染的话，还可以用精灵作为蒙版。下面这个示例是用三张图片做成精灵，然后把一个精灵作为蒙版，并且给蒙版设置动画的示例。 ? 效果图： ?
现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ?
现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
什么是注意力蒙版？...因果蒙版也将默认使用。 如果要更改填充行为，应阅读modeling_bart._prepare_decoder_attention_mask并根据需要进行修改。...蒙版值选在[0, 1]之间： 1 表示头部未被屏蔽， 0 表示头部被屏蔽。...蒙版值选在[0, 1]之间： 1 表示头部未被屏蔽， 0 表示头部被屏蔽。...蒙版值选择在[0, 1]范围内。 对于未被蒙版的标记为 1， 对于被蒙版的标记为 0。 注意力蒙版是什么？
attention_mask (torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，optional) — 避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...蒙版值选择在[0, 1]中： 对于未被masked的标记为 1， 对于被masked的标记为 0。 什么是注意力蒙版？...注意力蒙版是什么？...这些方法将图像生成过程建模为逐步的概率过程，并利用大量计算和数据来学习图像分布。提高性能的这种方法不一定局限于图像。本文描述了一种将图像生成领域的进展应用于语音合成的方法。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
这几天有小伙伴来问了这个问题，如何将统一图层中的多个形状快速成多个图层？...当对齐物件中有组存在时无论组内有多少个图层，其对齐边范围为所有组内图层边界之和。...听着有点绕，我们举个栗子： 我们画A、B、C三个图层并调整其间距，另画一层D，现在我们想让ABC之间以相对不变的间距与图层D进行对齐，我给出了如下的方法： ?...7.显示蒙版 很多新手对于蒙版的概念不是很清楚，这个技巧可以让你很清晰地感受蒙版的原理： ?...按住Alt点击蒙版（限图层蒙版，矢量蒙版无效），这时画板将切换至蒙版的灰度状态，使调整更加方便~按住Alt再次点击蒙版即可退出状态。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith 在本篇论文中，作者聚焦于一个更具挑战性的语义处理任务，在保持图像独有特征（例如视角和形状）的同时修改物体的语义含义，比如，牛→羊，摩托车→自行车，猫→狗。...在本篇论文中，我们聚焦于一个更具挑战性的语义处理任务，在保持图像独有特征（例如视角和形状）的同时修改物体的语义含义，比如，牛→羊，摩托车→自行车，猫→狗。...图 3：用于语义处理的蒙版条件式对比 GAN（mask-conditional contrast-GAN），以一张输入图像，一个目标物体蒙版和一个目标类别作为输入。 ?...图 4：在给定目标蒙版的情况下，MSCOCO 数据集上蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对马→斑马和斑马→马转译的结果对比。它展示了整合目标物体蒙版来脱离图像背景和目标语义的效果。...图 6：在给定目标蒙版的情况下，在 MSCOCO 数据集上，蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对狗→猫和猫→狗转译的结果对比。 ?
稀疏变压器通过重塑张量以显着扭曲图像像素二维网格距离的方式应用于图像。因此，稀疏变压器中引入的局部稀疏注意内核（sparse attention kernels）无法捕获图像局部性。 ?...将这些层应用到图像上的标准方法是将三维图像张量(有三个颜色通道)重塑为一个引起注意的二维张量X∈RN×C。这对应于N个标记，每个标记包含一个c维的输入图像区域表示。...BigGAN不是开源的，因此也没有对其进行培训或修改的可能性。 ? 在我们所有的实验中，我们只改变了SAGAN的注意层，保持所有其他超参数不变(参数的数量不受影响)。...我们从固定的模式开始(图2a)并对其进行修改:首先，我们创建完整的信息扩展，生成模式Left-ToRight (LTR)和Right-To-Left (RTL)(分别参见图2b和2c)。...我们用最简单的方法来处理这个问题:我们为16×16的图像创建蒙版，然后将这些蒙版移动到32×32图像的区域。因此，32×32的查询图像的每16×16块对应于16×16的关键图像，并具有完整的信息。
更高级的融合运算符使用方法是后端编译器在融合子计算中对运算符进行模式匹配，并生成语义上与原始实现等效的自定义实现。...在具有平铺内存布局（tiled memory layouts）的加速器上，如何将张量在不同副本之间划分是很棘手的，因为格式化数据可能会很费事费力。...我们需要为分片中的每个张量选择格式化步骤，以确定如何将其划分为分片。如果我们在reduce-scatter之前填充梯度，则需要每个副本对完整数据执行本地读写。...组合的“ reduce-scatter”或“all-gather”必须为每个张量维持其原始分片分配机制。为了实现这一点，每个组合分片由来自每个张量的一个分片组成。...输入张量可以在概念上以完整的形状连接在一起，内部分片是连接形状上的分区，如图10所示。
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