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CVPR2023 Tutorial Talk | 文本到图像生成的对齐

在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...编辑 编辑在对齐中也是一个非常重要的环节。在某些场景中，我们可能对生成的图像或已有的图像基本满意，但可能想要稍作修改。例如，我们可能希望稍微改变图像的风格，或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...通过训练模型来模仿或重现这个图像，它不仅强制模型学会生成合理的图像，而且由于在训练样本中的图像和文本是配对的，它隐式地学会了生成与文本输入对应的图像，以下是几种代表性的图像生成技术。...遵循文本提示 尽管我们训练模型希望它可以生成与文本条件语义相对应的图像，但在许多场景中可能不是这样。因此，也有工作试图探索我们是否可以简单地使模型更好地遵循文本提示。...具体来说，这些提示对齐可能是我们使用一个大型多模态模型，例如代表性的 lava，获取生成的图像并生成一个描述，然后计算与输入提示的文本相似性，这产生了一个分数，基本上表明了生成图像和输入文本提示之间的语义对应关系

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    控制图像中的文字！AIGC应用子方向 之 图像场景文本的编辑与生成

    该模型利用渲染的素描图像作为先验，从而唤醒了预训练扩散模型的潜在多语言生成能力。基于观察生成图像中交叉注意力图对对象放置的影响，在交叉注意力层中引入了局部注意力约束来解决场景文本的不合理定位问题。...（STE）旨在替换图像中的文本，并保留原始文本的背景和样式。...为解决这个挑战，本文提出一个三阶段的框架，用于在文本图像之间迁移文本。首先，引入一个文本交换网络，它可以无缝地将原始文本替换为期望的新文本。随后，将背景修复网络纳入到框架中。...(Scene text removal，STR)，目的是用视觉连贯的背景代替自然场景中的文本笔画。...此外，对篡改场景文本检测的扩展实验证明了ViTEraser在其他任务中的通用性。

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    如何将数字转换成口语中的文本串

    尝试 因为我是在写完最终版本, 回过头来整理的这篇文章, 所以中间很多尝试的步骤会有所遗漏. 以下简单整理一下. 如果不想看, 可以直接拉到最后, 看最终的成品....数字的念法: 零一二三四五六七八九 每一位都有一个对应的权重: 个十百千万 所以我的初步想法是, 将数字的每一位都转成中文然后拼上对应的权重, so easy....四位数的时候, 0应该是要跳过的. 第三次尝试 我们对thousand_list_num_to_str函数进行简单的改进, 遇到零的时候直接跳过, 不进行处理....我的零呢?...在写的过程中, 初版只是个很简单的版本, 但是在自己尝试的过程中总是发现各种各样的问题, 甚至有的时候解决了这个问题, 回头一测, 发现原来已经改好的问题有出现了, 唉, 果然还是功力太浅啊. too

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    使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别

    引言 在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。...本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。...希望本文能帮助大家在实际工作中更高效地处理图像和文本数据。

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    Python中字符串的一些方法回顾(文本对齐、去除空白)

    # python中字符串的一些方法回顾(文本对齐、去除空白) 文本对齐的方法，以及用strip函数去除字符串的中空白字符 # 代码 # 假设：以下内容是从网络上抓取下来的 # 要求：顺序并且居中对齐输出一下内容...\n", "黄河入海流", "欲穷千里目", "更上一层楼"] for poem_str in poem: # 先使用strip方法去除字符串中的空白字符...# 居中对齐 ''' Python center() 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。...''' print("|%s|" % poem_str.strip().center(10, "　")) # 向左对齐 # print("|%s|" % poem_str.ljust...(10, "　")) # 向右对齐 # print("|%s|" % poem_str.rjust(10, "　")) # 运行结果 |　　　登鹤鹊楼　　　| |　　　王之涣　　　　|

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    内容分栏设置：如何将PPT文本框中的文字设置分栏

    当提到将PPT中的文字进行分栏时，大家都是比较陌生的，通常情况下，我们都是在word中将文字内容进行分栏的，并且实现文本内容进行排序排版是很简单的，但是如果是在PPT中，我们想对文本内容实现分栏效果，应该如何进行操作呢...https://www.pptbest.com/jiaocheng/2019-09-27/268.html 首先，进入到需要拆分为幻灯片中文本框的文本内容的文档中; 1.jpg 进入文档后，我们编辑文本框中的文本内容...，然后选择文本框并单击鼠标右键弹出右键菜单; 2.jpg 在弹出的菜单栏中选择“设置形状格式”以打开“设置形状格式”弹出窗口，然后在弹出窗口顶部的菜单栏中选择“文本选项”菜单; 3.jpg 接下来...在弹出的窗口中，我们将“数量”设置成自己需要的，在设置好分栏的“间距”，最后点击“确定”即可; 5.jpg 在确认并返回到ppt文档后，我们可以看到所选文本框中的文本内容就自动按设置进行了分栏;...6.jpg 以上就是今天给大家带来的ppt文本框文本内容分栏步骤，相信认真阅读的小伙伴们都看明白了吧，动手试试吧!

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    OpenCV 3.1.0中的图像放缩与旋转

    OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。...当对图像放大时候最常用的插值方法是双线性与立方插值方式，当对图像缩小时候OpenCV推荐使用的是面积采样方法。 API演示 -放大代码演示 ? -缩小代码演示 ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示

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    坐席辅助系统中语音与文本的碰撞

    今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师，为我们介绍在坐席辅助系统中，语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack‍‍ 大家好！...我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾，我们公司在去年四月份成立。在2016年，我们已经是联信集团的一个智能化部门，一直在做语音与文本相关的算法工作。...传统坐席通过电话与客户沟通，并且需要手动地查询知识，即坐席在服务客户过程中需要打开多个文件，通过手动检索的方式查询知识点，操作繁琐且耗时。...催收场景是比较复杂的，整个对话过程中的内容覆盖面很广，因为在与欠款人沟通时，可能会问到生活、工作、婚姻等。...这是因为，21个小模型加上1个大模型是22个模型，那么计算资源的消耗和机器成本就会非常高，需要很多GPU，实际部署比较困难。为了解决这个问题，我们思考如何将21个小的分类模型变得更小。

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    如何将QGIS中的属性表与Excel表格关联？

    本期作者：尼克 易知微3D引擎技术负责人QGIS是一款开源且具备完整地理信息系统的桌面GIS软件，主要功能包括数据浏览、地图制图、数据管理与编辑、空间数据处理与空间分析、地图服务等框架。...QGIS与Excel之间数据并不完全兼容，而UE开发过程中大部分的前期数据都储存在Eecel里。...为了将Excel数据写入QGIS属性表实现数据可视化，我们内部总结了一个最快捷的方法⬇️step 1.添加ID列在QGIS的属性表中添加一个id列，并写入编号step 2.创建Excel创建一个Excel...添加Excel表格数据在QGIS的文件浏览器中，选择excel表格，添加图层到工程查看excel属性表数据step 4....在工具箱中搜索「重构字段」将id2的类型修改为文本（字符串），运行step 5.连接数据属性在工具箱中搜索「按字段值连接属性」step 6.对应输入图层输入图层为原图层；输入图层2为Excel表图层；选择好对应字段

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    【综述专栏】Sora背后的技术《可控生成与文本到图像扩散模型》

    认识到这一不足，多项研究旨在控制预训练的文本到图像（T2I）模型以支持新颖的条件。在这个综述中，我们对可控生成与T2I扩散模型的文献进行了全面调研，涵盖了这一领域的理论基础和实践进展。...这个任务超越了简单提高图像分辨率或现实感；它涉及到细致地使生成的输出与用户的特定和细腻的需求以及他们的创造性愿景相匹配。...起初，我们提供了T2I扩散模型背景的简要概述，并深入探讨了这些方法的理论基础，阐明了如何将新颖条件整合到T2I扩散模型中。这一探索阐明了先前研究的基本原理，有助于更深入地理解该领域。...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。...后续的讨论将提供这些模型的变革性影响及其在多样化应用中的潜力的见解。 结论 在这篇全面的综述中，我们深入探讨了使用文本到图像扩散模型的条件生成领域，揭示了在文本引导生成过程中融入的新颖条件。

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    从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

    无论是推荐引擎、语音助手还是语言翻译器，这些系统的背后都可能运用了向量嵌入技术。 机器学习算法，与多数软件算法一样，依赖于数字信息进行处理。...但在面对抽象数据，如文本，图像等，采用向量嵌入技术来创建一系列数字，从而将这些复杂信息简化并数字化。这一过程不仅适用于非数值数据，同样也适用于数值数据。...当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如： 图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。 音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。 新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...在推荐系统中，推荐系统的核心在于为用户提供个性化的建议。当系统需要推荐用户可能感兴趣的新项目时，它会在向量嵌入空间中寻找与用户过去喜好最相似的项目。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。

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    无惧图像中的文字，TextDiffuser提供更高质量文本渲染

    现有 sota 文生图模型生成的文本信息可读性较差 经过调研，学术界在这方面的研究较少。事实上，包含文本的图像在日常生活中十分常见，例如海报、书籍封面和路牌等。...TextDiffuser框架图 模型接受一段文本 Prompt，然后根据 Prompt 中的关键词确定每个关键词的 Layout（也就是坐标框）。...同样也是从第二个阶段开始，用户给定图像并指定需要修改的区域与文本内容。并且，这个操作可以多次进行，直到用户对生成的结果感到满意为止。...例如下图所示，在 Whole-Image Generation 任务中，本文的方法生成的图像具有更加清晰可读的文本，并且文本区域与背景区域融合程度较高。...与现有工作比较文本渲染性能 研究者还做了定性的实验，如表 1 所示，评估指标有 FID，CLIPScore 与 OCR。尤其是 OCR 指标，本文方法相对于对比方法有很大的提升。

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    ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数

    本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。   首先明确一下我们的需求。...—因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中，行数与列数均为最少的那一景图像。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。   ...代码整体思路也很简单：首先，我们基于arcpy.ListRasters()函数，获取tif_file_path路径下原有的全部.tif格式的图像文件，并以列表的形式存放于tif_file_list中；随后...其中，第一个参数就是当前循环所用的栅格图像文件，第三个参数是结果文件的保存路径与文件名，第四个参数则是模板文件；最后一个参数"MAINTAIN_EXTENT"是为了保证得到的裁剪后结果图像严格与模板图像的行数

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    用python解析pdf中的文本与表格【pdfplumber的安装与使用】

    为了解决这个问题，我找到了几种解决方案，最后选择了python上的pdfplumber库，安装和使用都相对比较方便，效果也还不错，所以下面介绍这个库的安装与使用。...pip install pdfplumber 不过本库还提供了图形Debug功能，可以获得PDF页面的截图，并且用方框框起识别到的文字或表格，帮助判断PDF的识别情况，并且进行配置的调整。...基本使用 本库最重要的应用是提取页面上的文本和表格，用法如下： import pdfplumber import pandas as pd with pdfplumber.open("path/to/...file.pdf") as pdf: first_page = pdf.pages[0] # 获取文本，直接得到字符串，包括了换行符【与PDF上的换行位置一致，而不是实际的“段落”】...、直线、方格、乃至曲线的位置信息，具体可以看看官网的说明：https://github.com/jsvine/pdfplumber 图形展示 最后，附上官网的一个示例jupyter notebook，从这个例子中可以看到其图形展示的功能和更多的用法

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    向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

    前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。...而权重与词在文本中出现的频率有关。...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。

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