在人工智能的浪潮中，AI 绘画平台如雨后春笋般涌现，但很少有平台能像 Ideogram 那样，将文字描述精准地转化为图像。...Ideogram 是一个革命性的 AI 工具，它利用先进的文本到图像的模型，允许用户通过简单的文字描述来生成高质量的图像，这一能力在当前市场上是独一无二的。...对于订阅了 Ideogram Plus 的用户，还可以将图像设置为私有，享受更多高级功能，如编辑图像、下载未压缩的 PNG 文件等。...这一功能为图像生成提供了更多的控制，使得用户能够更精确地定制他们的创作。 总结 Ideogram 以其精准的文本到图像的转换能力，为 AI 绘画领域树立了新的标杆。...它不仅仅是一个图像生成工具，更是一个创意表达和艺术创作的平台。随着 AI 技术的不断进步，Ideogram 将继续引领艺术创作和视觉设计的潮流，激发无限的创意可能。
简介 威龙开放数据计划提供免费的中分辨率（5.30 米）高光谱卫星图像，这些图像由龙女高光谱卫星星座捕获。数据集包含从 503nm 到 799nm 的 23 个光谱波段，每天重访率为 2 次。...初始发布包含 25 张图像，覆盖各种土地覆盖特征，包括森林、野火事件、轮作和行作田地、海岸地形、露天矿、太阳能农场和全球各地的井场。...awesome-gee-catalog-examples:global-events-layers/WYVERN-OPEN-DATA App Link: wyvern-open-data 引用 使用以下版权声明在源图像数据产品及其任何改编或修改旁边...，包括定义为“增值产品（VAP）”和“派生产品（DP）”的衍生品，如《Wyvern 通用条款和条件》所述： "©[YEAR] Wyvern Incorporated....[年份]必须反映任何给定的图像数据产品由飞龙卫星收集的年份，如数据集获取的'datetime'元数据字段所示。
UIViewController类定义了管理你的View，处理事件，从一个ViewController转换到另一个ViewController，以及协调你的应用程序的其他部分的方法和属性。...容器型ViewController将一个或多个子ViewController的内容与可选的自定义View混合在一起，以创建其最终界面。...没有ViewController应该有关于另一个ViewController的内部工作或View层次结构的知识。...在两个ViewController需要来回传递或传递数据的情况下，他们应该始终使用明确定义的公共接口来实现。 代理设计模式经常用于管理ViewController之间的通信。...仅将Root View用作其他View的容器 仅将ViewController的RootView用作其余内容的容器。
创建场景并将其添加到子视图 只有一个ViewController，它将是应用程序的主要入口点。 在这个阶段，需要导入ARKit并实例化一个ARSCNView自动渲染来自设备相机的实时视频作为场景背景。...运行此配置时，AR会话将检测用户的面部（如果在前置摄像头图像中可见），并在其锚点列表中添加表示面部的ARFaceAnchor对象。...MLImageClassifierBuilder（）和一组67个图像，这些图像是'Omar MHAIMDAT '和一组261 在unsplash上找到的'未知'的面孔。...20并添加裁剪增强，这将为每个图像添加4个裁剪图像实例。...捕获相机帧并将其注入模型 需要使用场景委托来扩展ViewController ARSCNViewDelegate。
View的层次结构和管理子View 除了提供自己的内容之外，view还可以充当其他view的容器。当一个view包含另一个view时，两个view之间会创建一个父子关系。...如果superview不处理事件，它将事件对象传递给它的superview，等等这样一个响应者链。特定的view也可以将事件对象传递给介入的响应者对象，如viewcontroller。...UIView类的许多属性都是可以动画的，也就是说，存在从一个值到另一个值的动画的半自动支持。要为其中一个动画属性执行动画，您只需执行以下操作： 告诉UIKit你想要执行一个动画。 更改属性的值。...动画非常重要的一个地方是从一组views转换到另一个views。通常，您使用view contoller来管理与用户界面各部分之间的重大更改相关联的动画。...viewcontroller的工作是管理一个View层次结构，通常由多个view组成，用于实现一些独立的功能。
神经网络是连接在一起的神经元层的组成，因此数据从一层神经元传递到另一层，直到到达最终层或输出层。 神经元的每一层以与最初将数据作为输入提供给神经网络的形式相同或不同的形式获取数据输入。...这种网络的主要特征是它不仅以顺序的方式将数据从一层传递到另一层，而且还从任何先前的层获取数据。 回顾“了解机器学习和深度学习”部分的示意图，该图具有两个隐藏层，是一个简单的人工神经网络（ANN）。...NLP 包含几种针对人类语言理解的不同部分的方法和技术，例如，基于两个文本摘录的相似性来理解含义，生成人类语言响应，理解人类语言中提出的问题或指令以及将文本从一种语言翻译到另一种语言。...从图库中选择的图像将传递到模型，该模型将预测包含图像中显示的植物物种名称的标签。 模型存储在移动设备上，即使离线也可以使用模型。 设备上模型是在移动应用上使用深度学习的强大且首选的方式。...至此，我们创建了一个实时摄像机供稿，该供稿显示在屏幕上，并且能够以 5 秒的间隔捕获图像。 在下一部分中，我们将集成模型以为所有捕获的图像生成标题。
但是，这些已有工作中提出的方法并未考虑到目标人被各种物体（例如汽车，树木或其他人）遮挡的情况。当一个人被部分遮挡时，从整个图像中提取的特征表达可能会分散目标信息。...除了整体图像之外，图库集也包含被遮挡的图像，这与现实世界的场景一致。此外，考虑到效率和人为因素，遮挡的Re-ID不采用人工裁剪过程。 图2显示了部分Re-ID和被遮挡的Re-ID两个问题之间的区别。...（2）在匹配阶段，作者将全局特征显式划分为多个部分，并且仅考虑待检索图像和图库图像之间的共同可见区域。...上图是作者提出的姿势引导特征对齐（PGFA）方法，该方法包括两个阶段，一个是表征构造阶段，另一个是匹配阶段。...匹配阶段如下图所示，待查询图像和图库图像之间的最终距离由两部分组成，一个是共享可见区域中局部特征的距离，另一个是姿态引导全局特征的距离。 ?
4)语言和视觉框架 这些是Apple针对Python的spaCy和OpenCV框架创建的副本，但是增加了功能。这些框架允许我们创建端到端管道来执行图像处理和文本处理等。...在这里，我们将看到CoreML3的另一个有趣的功能，我们如何利用CoreML3使用大量前沿的预训练模型! 下面是Core ML 3支持的模型列表。...它只显示一个图像和一个按钮来选择其他图像-让我们做得更好! 如果你打开Pratice版本，你会发现以下文件夹结构: ? 在项目导航窗格中，选择ViewController.swift。...你可以下载任何你想要的版本。尺寸越大，模型就越精确。同样，尺寸越小，模型运行的速度越快。 拖拽Resnet50.mlmodel文件放入项目导航窗格中的文件夹 将弹出一个带有一些选项的窗口。...，根据ResNet50期望的格式对其进行预处理，然后将其传递到网络中进行预测。
一个单忆阻器由一个正电极和一个负电极组成，正负电极再由一个“开关介质”或电极之间的空间隔开。当一个电极被施加电压时，离子从该电极流过介质，形成一个“传导通道”到另一个电极。...传导通道越薄，从一个电极到另一个电极的离子流动越轻，单个离子就越难保持在一起，而倾向于分离开来。因此，在一定的小范围电流刺激下，接收电极很难可靠地捕获相同数量的离子，从而传输相同的信号。...Kim 也表示，现有的忆阻器设计在电压刺激一个大的传导通道或者从一个电极到另一个电极的大量离子流动的情况下可以顺利完成工作。...研究小组查阅文献，寻找一种可以与忆阻器正电极的银结合的材料，从而使其能够更稳定可靠地沿着非常薄的传导通道传递离子，使银离子快速流经另一个电极。 研究小组将目光锁定在铜上，因为铜能与银和硅很好地结合。...就这样，他们用成千上万的忆阻器制成了一毫米见方的硅芯片。 在芯片的第一次测试中，他们重现了美国队长盾的灰色图像。他们将图像中的每个像素等同于芯片中相应的忆阻器。
也就是说，G-ReID是一个更具挑战性的任务，因为一个组具有可变形的特征。因此，将组作为一个整体来处理并提取其全局或半全局特征可能做不好，因为组的布局和成员资格变化会极大地改变组的视觉表征内容。...通过表示图中各个行人之间的关系，GNN能够通过图卷积（即在相邻节点之间传递消息）来提取组特征。此外，GNN能在图上提供每个组里面关系的灵活表示，适于解决组布局更改和成员资格更改的问题。...在训练步骤中，该框架包括一个域迁移模型，该模型负责将源域的个体图像迁移到其对应的目标域的图像；一个图生成器，它用迁移后的单图表示来构建图样本池作为节点，并在图样本池上训练一个GNN模型去对组ID进行分类...在测试步骤中，本文通过GNN模型对待检测图像p和图库图像G提取特征，然后计算待检索特征与图库特征之间的距离，以便根据距离去重识别组ID。 ?...当然，从一个摄像头到另一个摄像头，组的布局可能会发生变化，本文使用无向图来解决布局和外观变化的问题。 ? 因此，作者提出了一种保留成员资格的分组策略，针对图像类Lx，作者首先随机选取一些人作为其成员。
使用 matplotlib 显示图像 Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。...视频入门 学习目标： 显示视频、保存视频 从相机进行捕获 cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter() 函数使用 从相机捕获视频 笔记本自带摄像头 # 创建一个 VideoCapture...我们的鼠标回调函数有两部分，一部分用来画矩形，另一部分用来画圆。这个具体的例子将非常有助于创建和理解一些交互式应用程序，如对象跟踪，图像分割等。...轨迹栏作为调色板 学习目标： 将轨迹栏绑定到 OpenCV 窗口 cv2.getTrackbarPos(), cv2.createTrackbar() Demo 创建简单的应用程序，通过滑动轨迹条调节...回调函数总是有一个默认参数，即 trackbar 位置。在我们的例子中，函数什么也不做，所以我们只是传递。 trackbar 的另一个重要应用是将其用作按钮或开关。
学习目标 图像色彩空间； 函数说明与解释； 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等； 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 3....色彩空间转换注意事项 从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，信息传递会损失； 从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，过程可逆与不可逆。 6....； 显示读取的原图； 使用 cv.cvtColor 将原图转换为 GRAY 类型； 显示 GRAY 类型图像； 使用 cv.cvtColor 将第三步转换的图片逆转为 BGR； 显示逆转的 BGR 类型图像...将第三步转换的图片逆转为 BGR； 显示逆转的 BGR 类型图像； import cv2 as cv def reversible_demo(): img = cv.imread('....总结 从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，信息传递会损失； 从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，过程可逆与不可逆。
迁移学习：利用从一个领域学到的知识去解决另一个相关领域的问题。 在线学习：模型在实时接收数据的同时进行学习，持续更新模型以适应新数据。...例如，一张彩色图像可以表示为一个三维张量，包括宽度、高度和RGB通道。 加速计算： 张量的结构使得现代硬件（如GPU）能够高效地并行计算，从而加速神经网络的训练和推断过程。...形状变换： 可以改变张量的形状，例如从一个三维张量变为二维，或者反之，这在神经网络的不同层之间传递数据时非常常见。...考虑一个简单的卷积神经网络（CNN）用于识别图像中的数字（如X和O）： 输入数据表示： 图像数据通常以张量的形式输入神经网络。...一张256x256像素的彩色图像可以表示为一个形状为 [3, 256, 256] 的张量，其中3表示RGB通道数。 网络参数表示： 神经网络的权重和偏置也是以张量的形式存储和更新的。
通过实验，我们发现AdaIN通过传递特征统计信息，有效地结合了前者的内容和后者的风格。然后学习解码器网络，通过将AdaIN输出反转回图像空间来生成最终风格化的图像。...风格转换的另一个核心问题是使用哪种风格损失函数。Gatys等人的原始框架通过匹配Gram矩阵捕获的特征激活之间的二阶统计量来匹配样式。...最近，已经提出了几种替代的归一化方案，以将BN的有效性扩展到递归架构。...Dumoulin等人[11]提出了一个条件实例归一化（CIN）层，该层为每种风格学习一组不同的参数 和 ，而不是学习一组单一的参数 和 ： 在训练过程中，从一组固定的风格 （在他们的实验中...该特征通道的变化可以编码更微妙的风格信息，这些信息也会传递到AdaIN输出和最终输出图像。简言之，AdaIN通过传递特征统计信息，特别是通道均值和方差，在特征空间中进行风格传递。
一种已经提出并实施的想法，称为「神经风格转换」，允许你能够利用预训练的深度神经网络模型，并将某一图像的风格，例如或梵高或莫尼特的任何杰作，迁移到另一个图像，例如你的个人资料图片或你最喜欢的小狗的图片，从而创造了一个混合你的图片内容和名作风格的图像...假设你已拥有一个 /ft.file 目录，将生成的 st_frozen.pb 文件复制到 /ft.file 目录下，直接 cd 进入你的 TensorFlow 源代码根目录，如 ~/tensorflow...以上就是利用一张风格图像和输入图像训练和量化一个快速神经风格迁移模型的全部步骤。你可以在 test_dir 目录下检查步骤三中生成的图像，看一看风格迁移的效果。...一个重要提示：当你在你的 iOS 或者 Android app 上使用这些模型之前，需要记录下输入图像的精确宽度和高度值作为步骤五中 --in-path 的参数，iOS 或 Android 的代码将会调用图像的宽度和高度值...将 ViewController.m 文件重命名为 ViewController.mm，把它和原 ViewController.h 文件替换为从上面的 GitHub 网址链接获取中的 ViewController.h
当应用于图像时，此方法的优点是通常可以生成更高质量、逼真的图像样本。 2.4 图像转换网络（Pix2Pix、CycleGAN） pix2pix可以完成从一个图像域到另一个图像域的转换。...该网络由两组GAN构成，并形成一个循环约束：将图像从一个域转换为另一个域，然后再次返回时，确保一致性。 ? 2.5 递归神经网络（RNN） RNN是可以处理序列和可变长度数据的神经网络。 ?...上述素材源于网络，侵删 4、Deepfake的一些流程示例 要生成目标的，重现和（人脸）替换类型的网络一般遵循以下过程（将x传递到以下pipeline）： （1）检测并裁剪面部； （2）提取中间特征表示...通常，一些驱动图像生成的方法有： （1）让网络直接在图像上执行映射学习， （2）使用ED解耦身份，然后进行修改/交换编码特征； （3）在将其传递给解码器之前添加其他编码； （4）在生成之前将中间人脸/身体的特征表示转换为所需的身份...有时会把源身份的特征或区域迁移到目标身份上。也许可以使用注意力机制、few-shot学习，解耦学习、跳跃连接等方法将更相关的信息传递给生成器。 遮挡。
例如，一个grid list中的所有标题可能位于左下角，而另一个网格列表中的所有标题可能会放置在左上角。 ? 次要操作与文案的位置 ---- 行为 滚动 grid lists通常只能垂直滚动。...不鼓励横向滚动grid lists，因为滚动会干扰典型的阅读模式，影响理解。 一个明显的例外是水平滚动的单行图像grid list，例如图库，它与典型的阅读模式相符合。...切断grid lists初始滚动位置中的网格图块，以传递出内容溢出的滚动方向。 ? 手势 不允许对每个tile进行滑动（swipe）操作。...居中的grid lists具有最小宽度的fluid margins。它们保持固定的图像宽度，高度和padding。 margin是指从自身边框到另一个容器边框之间的距离，就是容器外距离。...（外边距） padding是指自身边框到自身内部另一个容器边框之间的距离，就是容器内距离。（内边距）
将Keras模型部署到iphone手机中是多么简单。...运行Keras到CoreML的转换脚本 我们的脚本可以通过传递两个命令行参数来执行： 模型的路径 标签binarizer的路径 准备好后，在终端中输入以下命令并根据需要查看输出： $ python coremlconverter.py...现在我们已经导入了相关的框架，下一步创建 ViewController 类（从一个文本标签开始）： ?...从那里，我们建立捕获会话（第30行），然后将标签添加为子视图（第31行和第32行）。 我把下一个函数作为一个完整性的问题包括在内；然而，我们实际上不会对它做任何修改： ?...不要忘记最后标记ViewController类结束的括号！ 注册Apple开发者计划 为了将项目部署到您的iPhone，要先注册Apple开发者计划。 注册后，在iPhone上接受证书。
2.用Numpy和Opencv模块与Pyautogui一起使用第二种方法涉及到与pyautogui 一起使用另外两个模块；它们是NumPy 和OpenCV 。...然后，我们将图像转换为NumPy 数组，并将颜色的顺序从RGB改为BGR。这样做是因为当OpenCV 读取图像时，它要求颜色的顺序是BGR而不是默认的RGB。...然而，如果我们必须捕捉屏幕的一部分，我们可以使用Pillow 模块。这个模块使用另一个叫做ImageGrab 的子模块，让我们设置我们想要捕捉的屏幕区域的坐标。...然后，我们为我们想要捕捉的屏幕设置了一些坐标。此外，我们使用grab() 函数，并将这些坐标传递给该函数。然后，使用save() 方法保存捕获的图像。这就是我们得到的屏幕截图。...最后，我们使用save() 函数来保存图像。下面是我们得到的图像的输出。输出：图片我们还可以使用这个模块来捕捉屏幕的一部分。我们只需将所需的坐标作为一个元组传递给grab() 函数。
作者介绍了一种名为跨模态量化蒸馏（DCMQ）的新方法，它利用VLP模型的丰富语义知识来改进哈希表示学习。 具体来说，作者将VLP作为一个'教师'，将知识蒸馏到配备有码本的学生哈希模型中。...一种简单的将VLP知识蒸馏到跨模态哈希学习中的方法涉及将图像及其对应的文本输入到VLP，使用其输出来作为监督信号。然而，文本通常可能包含噪声，而标签名称往往能更可靠地捕捉目标语义。...注意，NPC将 的每个元素映射到一个关于 斜率和 y轴截距的线性函数，并将它们重新缩放到-1.0到1.0。...首先，将给定的文本 传递给 以生成 ，然后将其切片以生成 个子向量。其次，作者找到每个子向量对应的码本中最近的码词的索引。最后，作者将这些索引转换为二进制代码并将它们连接起来生成一个二进制代码。...这个过程（反向二进制索引）对所有需要存储在库中的文本重复进行。在检索过程中， Query 图像 传递给 并生成嵌入 。 被切成 个子向量，并计算它们与码本中每个码词的余弦相似度以创建一个查找表。
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