孩子们从小就开始发展描绘事物的能力，甚或是简单画上几笔以表达情感。这些简单的绘画不如照片那般写实，但在通过图像表指和重构周遭世界的方面，它们为我们带来了一个有趣的角度。 ?...在图像的生成性建模方面，神经网络已做了大量现有工作，其中大部分工作聚焦于把光栅图像（raster image）建模为 2D 像素网格。...在论文中，我们展示了通过将噪声引入到编码器和解码器之间的通信通道中，让模型不再能够准确地再现简笔画，而是必须学会以噪音隐向量的形式捕捉简笔画中的特质。...我们希望了解我们的模型是如何学会重建猪的形象的，一种方法是在两个不同的隐向量之间进行差值，并在每一步隐向量生成简笔画后进行可视化。如下图所示，我们可视化了猪头的素描是如何慢慢变成整头猪的。...这些简笔画类比允许我们探索模型组织其隐空间以在生成简笔画的复制中表征不同概念的方式。 创新性应用 除了这一工作的研究部分，我们也对 sketch-rnn 的创新性应用深感激动。
例如瘦长如篆体的汉字，笔画细则单薄、轻巧、纤弱，似弱柳扶风，带给人文艺轻灵的感觉，常用于女性相关的设计中。而结构扁方如隶书的汉字，则因其竖向空间较小，容易形成高密度的文本块。...楷书的代表作有：钟繇《宣示表》、欧阳询《九成宫醴泉铭》、颜真卿《多宝塔碑》 楷书的特点 楷书是我国封建社会南北魏到晋唐最为流行的一种书体，而在这期间，文化多元发展，诞生了许多风格各异的楷书作品。...那么当我们看到碑帖上的古代字体时，应该如何去借鉴其中的笔触呢？...笔者分别通过分析古代字体的结构&笔画特征，给大家演示了如何通过借鉴古代文字来进行字体设计的两个视角。而希望通过这两个视角，可以帮助新人设计师捕捉到中文字体设计的美感。...现如今最火的AIGC已经通过其强大的模仿能力逐步成为了设计师们的生产工具，想必在不远的将来AI也将一定会捕捉汉字的美感，成为字体的生产工具。 附录 1.
谷歌大脑的 David Ha 近日撰文指出了他与 Douglas Eck 在研究 sketch-rnn 时的一些想法和观点。...这些简笔画并不一定像照片一样逼真，但诚然，它们传递出了人们如何重现与重构身边事物的方法。 ?...上图为 Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 Tutorial 展示 GANs 时所采用的图片 而在谷歌大脑研究者的工作中，他们受人类绘画的启发，采用了更低维的、基于向量的方式。...实验过程 在模型中，研究者故意往 latent vector 中加入了一些噪声，而实验结果呈现，模型在噪声的干扰下不能非常准确地重现输入的内容，但依然捕捉到了连同噪声在内的关键信息。...为了了解为何隐向量是如何抽象出动物的体征概念，研究者首先采用了两幅不同的小猪画（一幅只有头，一幅是全身）获得不同的隐向量，并在这两个隐向量计算差值，并在生成简笔画后进行可视化。
病人戴上有16个接触面的无线脑电波接收器，盯住电脑屏幕，横竖撇捺勾五个笔画轮流闪亮，病人心里想着要写的笔画，接收器便能收到选择笔画的指令，将中文字逐笔写出来。...譬如想输入一个“横”，当屏幕上的“—”亮起时，大脑就释放脑电波，系统捕捉脑电波并反馈给电脑软件，完成输入一笔“横”。...在一个离线的回顾性分析中，字符概率与一个大词汇量的语言模型结合在一起来解码参与者最可能写的文本(研究人员使用一个定制的50,000字的双向字符模型)。 ?...维度被定义为参与比率，它近似等于解释80%的变量所需的维度数。(F,G, H)一个玩具例子可以直观地说明增加的时间维度如何使神经轨迹更加可分离。...研究人员为此进行了相应的探索，并设计了一个字母表，理论上比拉丁字母表中的字母更容易分类(图4)。
然而， 如何能为 Transformer 注入先验知识去引导它更精细化地学习图上的结构模式，是一个值得思考的问 题。...图 1: 手绘草图的离散化理解示意图 已有的手绘草图研究工作均在欧氏空间中对手绘草图进行建模，手绘草图被理解为静态图片输入 到 CNN 中，或者被理解为笔画的关键点的坐标序列输入到 RNN 中。...文本的主要动机就是将手绘草图表示为稀疏图，将笔画的关键点理解为结点（node），且在几何空间中使用 Transformer 对其进行建模，从更具普适性的角度去理解并表示手绘草图。...2.1 Multi-Modal Input Layer 该文采用 Google QuickDraw 数据，对每一张手绘草图都取前 100 个笔画关键点，对多于 100 个关键点或者少于 100 个关键点的手绘草图进行截断...文本所提出的 MGT 网络的主要特性包括： （1）可以同时对手绘草图中的几何结构信息和笔画时序信息进行建模； （2）通过预 定义的多种图结构为 Transformer 结构注入了领域知识； （3）充分利用了手绘草图的全局和局部图结
日前，这套机器人系统演示了一下如何顺利的朗读不同文本，甚至连Peter Piper的绕口令都读了！！！...与普通的TTS系统相反，Tacotron 2不使用复杂的语言和声学特性作为输入，用语音示例和相应的文本记录进行训练，使系统从文本生成更显自然的人类声音。...今年10月，Deepmind发表博客称，该模型比起一年前的原始模型效率提高1000倍，且能比目前的方案更好地模拟自然语音。...研究人员对此解释说，Tacotron 2的工作原理是使用序列-序列模型来映射序列字母到编码音频的功能，这其中还结合了发音、音量、速度和语调，所以它可以捕捉到人类发音的各种微妙之处。...小编倒是觉得，讲话语调的变化真的很重要。 比如wo cao 这个词 wō cāo 表轻蔑 wǒ cáo 表疑问 wǒ vào 表愤怒 wò cào 表惊叹 同理可用于fuck一词。
如何在无需过多考虑语义相似度的前提下解决中文词形学表示学习的问题是本文讨论的重点话题。...这些方法都属于离散表示法，当词汇表庞大时,会占用很大的存储空间，词汇表的大小决定了向量的维度大小，存在维数灾难问题。此外，这类方法无法通过任何计算得到词语之间的相似度,因此词向量之间不存在关联关系。...预测后一句是否是前一句文本的下文，这一方法能够学习句子之间的关系，捕捉句子级别的表示。...，因此，如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量，成为近些年研究的热点[6,7,8]。...6.png 三、存在的问题及解决方案 从以上相关工作可以看出，当前主要的词嵌入表征学习方法主要集中在从文本语料的上下文语义角度学习词嵌入，对于其他角度如中文词形学角度的研究较少。
，但是中文字符内部包含了很强的语义信息，因此，如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量，成为近些年研究的热点。...单个英文字符（character）是不具备语义的，而中文汉字往往具有很强的语义信息。不同于前人的工作，我们提出了“n元笔画”的概念。...所谓“n元笔画”，即就是中文词语（或汉字）连续的n个笔画构成的语义结构。 问题与挑战： 自然语言处理的顶级会议ACL 2017，共提出了未来的四大研究方向，如何更好的利用“亚词”信息就是其中的一个。...上图中包括2013年谷歌提出的word2vec的两个模型skipgram和cbow，2014年斯坦福提出的GloVe算法，2015年清华大学提出的基于汉字的CWE模型，以及2017年最新发表的基于像素和偏旁的中文词向量算法...，可以看出cw2vec在word similarity，word analogy，以及文本分类和命名实体识别的任务中均取得了一致性的提升。
而从图像翻译文本的方法更是缓慢。 今天，提供智能解决方案和服务的公司ABBYY已经宣布对iOS的TextGrabber进行了重大更新，试图以合适的方案替代谷歌翻译。...关键功能是使用智能手机相机即时捕捉和新型实时翻译功能。重要的是，它可以离线工作。 ABBYY的识别技术可以在任何颜色的背景下翻译文字。与其他类似的应用程序不同，它不要求用户下载语言以进行离线翻译。...改进后的TextGrabber捕捉文本中的61种语言，并实时将其在线转换为104种语言，如果是离线，则为10种语言。它基于2017年11月发布的ABBYY技术。...ABBYY还宣布iOS的TextGrabber现在可以免费下载。在使用前三种免费功能后，用户可以付费保留对应用程序全部功能的访问权限。前两个月是每月50美分，之后是每月2美元。...“通过这一改变，我们的目标是让应用程序能够被更广泛的使用，”ABBYY副总裁兼产品营销主管Bruce Orcutt称，“我们希望更多的人尝试TextGrabber，看看它如何让他们的工作更轻松。
谷歌自己就做过SketchRNN，能识别8条腿的猪有异常，输出4条腿的猪（戳这里看）。 不过这些都依赖于人类输入数据的指导。人类需要告诉模型，哪些输入图片是猪，模型才能从中总结规律。...谷歌使用一种名叫SPIRAL的对抗性学习方法，先用一个强化学习代理（Agent）随机画画，再将成果输入另一个神经网络鉴别器（Discriminator）。...根据谷歌放出的一个绘画视频，该方法在数字、人物肖像的生成上，均取得了不错的效果。 谷歌绘画的视频 ▼ 在MNIST手写数字图像生成的实验中，输入数据包括手写数字的图像，但没有明确指出它们是如何绘制的。...强化学习代理需要通过自学数字书写的笔画（图案、笔触强弱、笔顺），控制画笔，重现特定的图像。接下来，鉴别器将作出预测，该图像是目标图像的副本，还是由代理生成的。图像越难鉴别，代理得到的回报越多。...绘制人脸时，代理能够捕捉到脸部的主要特征，例如脸型、肤色和发型，就像街头艺术家用寥寥几笔描绘肖像时一样： 谷歌称，教会人工智能从对世界的观察中获得结构关系并表达出来，这是人工智能建立人类认知、概括和沟通能力的必由之路
甚至，--可将生成的图像，转换成完整的草图，还能为下一步的绘画提供建议。 那么，它具体是如何工作的呢？...虽然现有的草图到图像方法有着很大优势，但它们有一个关键缺陷：被训练来处理完成的草图。 然而，典型的草图工作流程是一个迭代的进行中的工作！...例如，给定房子的前几条线，ControlNet无法在绘制线的区域之外生成重要的细节： 在这些草图中，与线条相对应的特征出现在生成的图像中：支撑屋顶的柱子、栏杆的顶部、门廊的底部等。...然而，该数据集存在以下不足： 1）仅限于 1000 张图片的草图； 2）所有图片均为室外场景（缺乏多样性，无法生成一般的文本条件）； 3）通过对现有图片进行描摹来构建（强加了笔画顺序，可能与许多艺术家的画图过程不符...与其他文本控制扩散应用一样，--可以通过提示来修改生成图像的风格或内容。
唯一的支持是 IE9 及以下版本，当然您可以使用 IE 特定的样式表来解决。...非常接近与真正的中风一样好。主要问题是您只能通过这种方式获得 1px 的笔画。再多，你就会看到差距。WebKit 文本笔画还有更多问题，但也存在问题，因此每个人都像一匹马。...结合 同时使用笔触和阴影会产生很好的效果。让我们继续使用 WebKit 笔画、全方位文本阴影笔画以及更深的文本阴影笔画。...我们有一整篇关于这个对齐问题的文章：文本笔触：与你卡在中间。一个小小的好消息，该paint-order属性允许您基本上拥有外部设置笔画，一旦更多浏览器支持它。...200px; border-radius: 100px; /* NOT REAL */ text-align: border-path; } 在 Illustrator 中，我们还可以告诉笔画如何处理尖角
因此研究者把中间表示设计成姿势简笔画（见图 2）。研究者从目标视频中获取每一帧的姿势检测 [5, 27, 35]，得到对应（姿势简笔画，目标人物图像）对集合。...研究者在模型中添加了两个组件来改善结果的质量：为了增强生成视频的时间流畅度（temporal smoothness），研究者每一帧的预测都基于前一个时间步的预测结果；为了增强结果的面部逼真程度，研究者在模型中纳入了一个专门化...图 2：姿势简笔画和目标人物帧之间的对应。 该方法可以生成不同视频人物之间的动作迁移视频，无需昂贵的 3D 或运动捕捉数据。...为了完成这一任务，我们将工作流程分成以下三个步骤：姿势检测、全局姿势归一化、从归一化的姿势简笔画映射到目标人物。在姿势检测阶段，我们用一个预训练的当前最优姿势检测器，基于源视频中的帧来创建姿势简笔画。...顶部一行显示源人物，中间一行显示标准化的姿势简笔画，底部一行显示目标人物的模型输出。 ? 表 4：每张图像的漏检平均值，数值越小越好。 ? 图 7：不同模型合成结果的比较。
在过去的一年里，我们在提升生成媒体技术质量方面取得了令人难以置信的进步。我们与创意社区密切合作，探索生成 AI 如何最好地支持创意过程，并确保我们的 AI 工具在每个阶段都尽可能有用。...以下是我们与电影制片人唐纳德·格洛弗及其创意工作室 Gilga 合作的一些工作预览，他们在一个电影项目中试验了 Veo。...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。Imagen 3 是我们质量最高的文本生成图像模型。...它生成的细节令人惊叹，能够产生逼真、生动的图像，比我们之前的模型减少了很多干扰的视觉伪影。提示：一只优雅站在灰色背景前的灰狼特写，高分辨率照片，细节细腻，色彩分级，超现实主义风格。...提示：抽象素描：用炭笔画的模糊的表现线条和能量，捕捉到舞者动态动作的手势素描。绘制在陈旧的羊皮纸上。提示：在稀树草原上行走的钩编大象玩偶，专业摄影，背景模糊。
2022年4月，谷歌首次官宣了5400亿参数的PaLM。与其他LLM一样，PaLM能执行各种文本生成和编辑任务。...这一过程可以在浏览器中完成，而训练和部署的计算密集型工作则由谷歌云处理。...谷歌还表示，计划在今年晚些时候将更多人工智能功能引入Workspace，包括在工作表中生成公式，在幻灯片中自动生成图像，以及在Google Meet中做笔记等。...将你的创意构想变为现实； - 在Sheet中通过自动填写、公式生成和上下文分类，从原始数据获得见解和分析； - 在Meet中生成新的背景并捕捉笔记； - 在「聊天」中启用工作流程以完成任务。...在一次演示中，「该如何告诉一个9岁的孩子关于詹姆斯·韦伯空间望远镜的发现」。 Bard却回答：「韦伯望远镜拍摄了太阳系以外的行星的第一批照片」。
现有的解决方案通常需要用户提供的二进制掩码来指定目标发型。这不仅会增加用户的劳动成本，而且也无法捕捉复杂的头发边界。这些解决方案通常通过方向图编码头发结构，然而，这对编码复杂结构并不是很有效。...然后，通过随机擦除大部分头发轮廓推导出非头发笔画，以平衡训练中非头发笔画和头发笔画的密度。描边宽度随机设置为3到15像素，以定义非毛发区域的大小，避免过拟合。...另外，该部分网路采用了带有自注意模块的编码器-解码器生成器，在解码器的前三层中，在每个反卷积层之后重复应用三个自注意模块，以关注全局和高层翻译。...为了减少用户的工作量，作者提出了两种给定稀疏笔画的编发和非编发草图自动补全方法。 编织发型 (a)生成的三股编织模型(右)在用户指定的粗边界线(左侧蓝色笔画)指导下，由三条中心线(中)展开。...(d)是完成的草图，其中蓝色笔画和绿色笔画分别是用户指定的和自动生成的笔画。 性能评估 头发哑光质量 除(a)和(d)外，顶部一行为未设置自注意模块的模型，底部一行为设置自注意模块的模型。
谷歌定制大师StyleDrop，将一张图片作为参考，不论多复杂的艺术风格都能复刻。 谷歌StyleDrop一出，瞬间在网上刷屏了。...StyleDrop爆火研究便是来自谷歌研究团队最新出品。...比如，还是梵高风，给小柯基生成类似风格的画作： 再来一个，下面这只柯基有种埃及金字塔上的「狮身人面像」的感觉。 如何工作？...例如，研究人员在表1中用「猫」描述一个对象，并附加「水彩画」作为风格描述。 在文本提示中包含内容和风格的描述至关重要，因为它有助于从风格中分离出内容，这是研究人员的主要目标。...研究人员展示了如何以简单的方式将DreamBooth和StyleDrop结合起来，从而使风格和内容都能实现个性化。
在这个例子里，这将取决于这个文本片段所处、出现了“魔幻”这个词的长程语境。简便地捕捉语境的一种方法是，使用文本片段的话题（例如，语句的话题或是段落的话题）。...如果语境中有“文学”这个话题，那么最有可能出现的接续词语就应该是“现实主义”。这个发现促使我们去探索如何在LM中使用文本片段的话题来捕捉文本的层级语境以及长程语境。...LSTM模型以及它的各种变体在不同的序列学习问题上取得了让人印象深刻的成就，包括语音、图像、音乐、以及文本分析，LSTM在对序列的长距离依赖性（long-range dependencies）进行捕捉方面非常有用...基于谷歌新闻数据得到的结果 我们也在一些文件样本上做了实验，这些文件正是最近一次谷歌新闻英语语料库内部的一个快照。...这些自然语言处理（NLP）应用包括：完成句子，提出问题/回答问题以及对话系统中解释各种应用的释义生成等。 4. 未来工作 ?
科技改变生活 近日，谷歌推出了新的语音合成系统Tacotron 2，这是一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS系统，该系统结合了初代Tacotron和Deepmind WaveNet等研究的经验...TTS技术即从文本到语音，它是语音合成应用的一种。...谷歌在其论文《Tacotron：一个完全端到端的文本转语音合成模型》中介绍了该TTS系统的工作原理，一个文本转语音的合成系统需要文本分析前端、声学模型和音频合成模块等多个处理阶段，而Tacotron可以直接从字符合成语音...之所以进步如此神速，是因为其用一个完全训练好的WaveNet模型教另一个子网络如何推理，该网络的架构是一个规模不大的卷积神经网络的拓展，这样一来，语音生成时就可以把所有单词全部同时生成出来。...该系统是经过序列到序列（sequence-to-sequence）模型优化的TTS，即增加了将字母序列映射为音频编码序列等一系列功能，不仅可以捕捉单词发音，还能捕捉人类语音的各种细微特征，包括音量，速度和语调
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
