来源:机器之心 本文约4500字,建议阅读9分钟 本文为你介绍一套基于可微矢量渲染器的解决方案。 2022 年是人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)爆发的一年,其中一个热门方向就是通过文字描述(text prompt)来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型,不仅数据采集和训练成本高昂,且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛,限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点,网易互娱 AI Lab 与上海交通
机器之心专栏 作者:网易互娱 AI Lab 2022 年是人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)爆发的一年,其中一个热门方向就是通过文字描述(text prompt)来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型,不仅数据采集和训练成本高昂,且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛,限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点,网易互娱 AI Lab 与上海交通大学合作进行了研究,创新性地提出一套基于可微矢量渲染器
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文章目录 一、自反性 二、自反性定理 三、反自反性 四、反自反性定理 五、自反与反自反示例 一、自反性 ---- 自反性符号描述 : R \subseteq A \times A R 关系是 自反的 \Leftrightarrow \forall x ( x \in A \to xRx ) \Leftrightarrow (\forall x \in A) xRx 非自反性符号描述 : R 是非自反的 \Leftrightarrow \exist x( x \in A \land \lnot xRx
就有一个叫做Text2App的“AI”,你“喂”给它一串文字需求,它就能直接给你“消化”成安卓应用!
随着人工智能技术的不断发展,AI绘画在艺术领域的应用也越来越广泛。其中,利用stable diffusion技术来画漫画已经成为一种新兴的工作流程。这种技术可以生成高质量的图像,并且能够实现从文字到图像的自动转换,为漫画创作提供了新的可能性。
AI 在一般性用途方面稳步迈进,比如虚拟助手,但AI有着更微妙的用途,对如今社会产生更本质的影响,比如对于残障患者。 这一点上,微软的Office软件将会迎来新功能,使用了众多如图像识别、文字转语音等AI新技术。 在PPT办公软件当中,新添加了很多标签为“accessible"的模版,这些模版配置的字体和颜色更适用于视力低下和色盲人群,另外里面有“Alt-text”功能。首先,这个功能可以将幻灯片中的图表,用音频描述出来,照顾到视力不佳的人群;另外,如果是一张照片,“Alt-text”也能自动添加文字描述。
【导读】第25届ACM国际多媒体会议(ACM Multimedia, 简称ACM MM)于2017年10月23日至27日在美国硅谷Mountain View隆重举行。微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士为大会带来了题为《Deep Learning for Intelligent Video Analysis》的分享报告, 介绍了基于深度学习的智能视频分析相关的最新成果。为此,专知内容组整理了的梅涛博士的slides,进行了解读,请大家查看,并多交流指正! 此外,请查看本文末尾,可下载最新ACM MM 2017
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。
Photoshop(简称PS)是一款广泛应用于图像处理、修图和设计的软件,其功能非常丰富,并且还有许多独特的功能,可以帮助用户更好地完成图像处理工作。本文将通过一个实际的案例,介绍几个PS软件的独特功能,并使用举例讲解的方式进行详细解读。
在进行SEO(搜索引擎优化)分析时,定制化的报告生成器是非常有价值的工具之一。通过利用Python编程语言构建自定义报告生成器,可以更好地满足个性化的需求,并提供详尽的SEO分析结果。本文将分享一些实践经验,帮助您以Python为基础构建自定义报告生成器,支持更有效的SEO分析。
最近为了了解一些操作系统的知识,学了下如何在c中写汇编代码,参考的gcc官方文档如下:
这是学习笔记的第 2409篇文章 最近在琢磨一个问题,那就是我们每天上下班的路上会接收大量的信息,但是经过时间的沉淀之后,能够留下来的信息是少之又少,这一点让我很焦虑。 像开车上下班的路上,我有时候会听一些访谈和解读,带给我最大的收获是听起来有道理,但是要让我说个一二三,就感觉词穷了,而过了一段时间之后,其实这种听的效果跟没听没什么差别。 对此我做过一些尝试,比如我在路上听《冬吴同学会》,会听个大概,等到公司之后的时候就会找一下相应的文字版,从大段的文字中找到要点和观点,但是这种
这节演示 STM32采集的温湿度数据通过WIFI模块传给手机APP,APP上有个开关按钮,发指令给WIFI模块,然后发给STM32.
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究,在自然语言表征和图像合成研究的基础上,研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略,实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。 论文地址:https://github.com/zsdonghao/text-to-image 根据图像的文本描述自动合成出图像 根据图像的文本描述自动合成出现实风格的图像既有趣又有用,但目前的 AI 系统离实现这一目标还很远。然而,近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构,可以学习判别性的文本特征表征。同时,深度卷积生成对抗网
数据可视化不仅仅是把数字变成图形那么简单,它是一种强大的工具,能够帮助我们从数据中获得洞察力,并以此做出更加明智的决策。无论是产品开发还是市场营销,一个清晰的数据可视化可以开启一扇通往更好决策的大门。
元数据政策页面 : https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/9898842
如果你觉得还不错,那么可惜了,这套房实际并不存在,从图片到文字,甚至发布人的头像,全都是计算机自己生成的。
在日常工作中,难免会画一些流程图、时序图。之前都是选择使用在线的画图网站,画完然后截图插入到文档。我个人用的比较多的主要是 腾讯文档 。
随着科技的飞速发展,视频制作与图像处理领域正迎来前所未有的变革。Pixverse软件,以其独特的文生视频和图生视频功能,以及基于图像生成形象固定角色视频的创新技术,正成为行业内的翘楚。本文将深入剖析Pixverse软件的工作原理,并探讨其在创意内容制作方面的广泛应用。
本期的内容简单却实用,有表亲看完我的假模糊匹配后想了解真模糊匹配是怎么使用的,接下来和大家郑重分享! 咳咳,我真是正经分享Excel技巧的正经公众号! 话说!天下武功出少林! 不是!我想说的是万变不离其宗! 我们再啰嗦一次Vlookup用法,常规的精确匹配! =Vlookup(找什么,在哪里找,返回第几列,空) 有人要问啦!为啥最后一个参数为空呢! 肯定不是啦,为空是因为不知道为1的时候怎么用! 模糊匹配的用法就是 =Vlookup(找什么,在哪里找,返回第几列,1) 分享完毕! 咳咳!模糊匹配
别再怕图片搜索结果牛头不对马嘴了,你可以试试这个精准图片搜索,来自OpenAI最新的技术CLIP。
这些年,喜欢写文字的人都开了公众号,许多公司甚至以公众号的阅读量作为 KPI 进行考核。
首先,给出一个任意实数,整数部分用普通的二进制便可以表示,这里只说小数部分如何表示
在上述代码中,我们使用了 HTML 创建了一个导航栏,其中包含一个背景颜色为#D7719B的容器nav-bg和一个包含导航菜单项的容器nav-links。nav-links容器使用position:absolute定位到导航栏的右侧,宽度为 500px,高度为 60px。
Element UI 的 Select 直接使用 el-select / el-option 标签即可,属性 v-model 表示该下拉框绑定的对象,即最终选择的值会赋给该对象,直接用于 el-select 标签,el-option 标签直接用来遍历可选数据,然后做展示,其中 label 属性为选项展示的文本信息,value 为该选项的值,代码如下所示:
近日终于迎来了安卓微信最新内测8.0.42内测版本,相信很多朋友对于微信版本的更新都比较关注,今天小编给大家来介绍本次内测版本带来的几个更新内容,感兴趣的朋友可以下载亲自体验试试!
针对现有的扩散模型在文生图过程中会忽视promp中的一些物体(在多物体的情况下),或者对一些描述缺少约束(对某个物体的描述可能会错误分配到其他物体上)的问题,本文使用一个基于注意力的GSN,称之为Attend-and-Excite,引导模型细化交叉注意力单元,以关注文本提示中的所有主题并加强(或激发)它们的激活,从而鼓励模型生成文本提示中描述的所有主题。
函数在调用的时候会开辟一块函数栈,用来保存函数的局部变量、参数、上一个栈的指针、返回值等信息,当函数调用结束后会销毁。递归函数会一直递归下去,上层的函数栈一直不会销毁,知道递归结束,全部退出。
机器之心报道 机器之心编辑部 百度首创地提出了语言与视觉一体的预训练方法 UNIMO,提供了一种新的统一模态学习范式,打破了文本、图像和图文对等数据间的边界,让机器可以像人一样利用大规模异构模态数据,学习语言知识与视觉知识并相互增强,从而实现感知与认知一体的通用 AI 能力。 百度在 2021 年深度学习开发者峰会 WAVE SUMMIT 上开源了语言与视觉一体的预训练模型 ERNIE-UNIMO,其核心方法 UNIMO 已经被 NLP 顶级会议 ACL 2021 主会正式录用为 oral 长文。 在机器之
很早之前,一直在公众号写各种小案例,但是都写的比较零散,并且对于新手可操作性比较低,为了解决这个问题,我整理成教程了,分为文字版和视频版本。
Google作为全球最大的多语言搜索引擎在发展历史过程中形成了自己的网页收录习惯,也建立起自己的一套标准.研究Goolge收录网页的习惯有利于更好迎合Google搜索引擎的口味,达到提高网页收录量和收录排名的目的.
继上一次程序员哥哥简单开发了一个照片储存小程序后,感觉还是有些小小缺陷,就是没办法对上传照片进行文字描述。因为主要都是文字,如果将文字描述再保存为文件存放到储存空间这明显不太适合也费周章。那好吧,我们今天就一起对云开发中自带的数据库进行研究;应该可以解决我们这个小小的缺陷。
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文,与大招相关。
在这个视觉至上的时代,图像的力量不容小觑。Magic Studio,一个集成了人工智能技术的图像编辑平台,正在彻底改变我们创造和编辑图像的方式。
【新智元导读】微软团队 NAACL 2016 论文,描述微软“连续图像叙事数据库”(SIND),也是首个用于连续视觉-语言转换的数据集,能逐步将独立图像转变为连续的故事。虽然有时结果让人啼笑皆非,但这是让人工智能像人一样理解事物、进行主观表达的一个进步。 视觉叙事(Visual Storytelling) 摘要 我们介绍首个用于连续视觉-语言转换的数据集,并探索在视觉叙事任务中如何应用该数据集。在该数据集首次发布的版本——SIND v.1——中,包括81,743个不同照片,排列成符合文字描述和故事情节的20
概念设计的目的就是为了建立概念数据模型,概念数据模型也称为高级数据模型,之所以称为高级数据模型是因为它更接近于人的思维,而不是机器的思维,相比于关系模型更容易理解,此处的高级和低级的概念,与程序语言领域的高低级是一样的。我们通常称Java语言为高级语言,汇编语言为低级语言,是因为高级语言对于我们而言要比汇编语言更容易理解。
最近打算帮dolo塑造一下世界观,主要是一个『武器商人』的世界。 本来是想先用小说搭建下脚本,不过我自己其实本质上不喜欢写小说。 故事最优先通过游戏表达,其次是漫画,实在没办法才用纯文字。 对我来说,
负责文字描述的正是大名鼎鼎的CLIP,也就是DALL·E、Stable Diffusion等AI绘画模型中负责理解语言的那部分。
中国有越来越多的城市开始向公众开放各类数据,但这些数据真的是市民们所需要的吗?市民对什么类型的数据需求最大?在最早推动“开放数据”的美国,一家名为阳光基金会的机构前段时间发布了一份报告,给出了一份当地居民最欢迎的“开放数据”类型排名,或对中国城市有所启示。
根据OpenAI官方宣传的信息来看Sora的工作原理,这部分内容将包括Sora的训练历程、技术思路以及与类似模型能力的对比,通过深入了解其基础原理,我们可以更好地全面理解Sora,并为自己在这个领域找到合适的机会。其实这里想要分享的Sora模型的工作原理,更多是涉及文本到视频的转换过程,下面是Sora的工作原理的简单概述:
作者:互娱iOS预审团队,隶属于互娱研发部品质管理中心,致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。 前面一篇分享了客户端检查的相关要点,本篇会给大家介绍有关应用内容的检查项。 苹果对庸俗、赌博、暴力、成人内容、支付等元素把控严格,如何在应用内容的检查过程中躲开苹果审核的刀锋,本篇为大家揭开这部分的审核要点。 本文按照审核的维度列出如下两个模块讲述: 1、文字内容检查 2、应用内容检查 文字内容检查 此部分的审核,腾讯预审小组重点覆盖应用中的公告、活动,游戏类的邮件、新手指引、剧情对白等界面,同时还覆盖应用中链
携程攻略社区是携程旗下的旅游攻略类社区,致力于为旅行者提供出行指南和资讯服务。依托携程2.5亿用户总量,社区日活跃用户超过500万,并汇集3000万条真实用户的旅行和酒店点评,并有40万篇旅行游记,2
huggingface 是一家美国 AI 公司,它提供了开发使用机器学习构建应用程序的工具。
在使用Vux的tabbar组件,发现底部导航文字会有下划线,用chrome的开发者工具去找到该标签,发现就是一个span,利用各种CSS手段去删除下划线,都不起作用,但是删除这个span标签文字就消失了,span的样式里面也没有出现让其产生下划线的样式,绞尽脑汁去想各种CSS或者是JS能让span控件产生下划线的东西,一点头绪都没有。 后面想想唯一的可能性就是a标签了,于是往上去找span的父标签,最后还是找到了a标签,只是这个a标签包含了很多东西,比如 icon图标、文字描述等,只是我习惯性的去定位到产生下划线最近的标签,因为下划线是a 作用的,恰好效果跟span标签很贴近,给人的错觉就是下划线是span标签产生的,所以不管我怎么修改span标签的样式,都不起任何作用。
通过文字描述一个场景或一个人,然后计算机就会按照你的描述生成画作。目前有很多开源或闭源产品,比如最近比较火的Stable Diffusion 、DALL·E,国内的Paddlepaddle都实现从文本到图像。
抖音的剪映,对于剪辑视频的用户来说,可以说是越来越好用了,很多功能也是非常的强大。我个人感觉,现在在手机上面剪辑视频,也是比在pc端剪辑方便的多了
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