文本与图像重叠-引导 - 腾讯云开发者社区

题目给出两个图像 A 和 B ，A 和 B 为大小相同的二维正方形矩阵。（并且为二进制矩阵，只包含0和1）。...我们转换其中一个图像，向左，右，上，或下滑动任何数量的单位，并把它放在另一个图像的上面。之后，该转换的重叠是指两个图像都具有 1 的位置的数目。（请注意，转换不包括向任何方向旋转。）...最大可能的重叠是什么？...解题注意题目的意思不是说循环每个位置都要比较，只比较重叠的部分记录偏移组合情况下，AB都为1的个数最后遍历所有的偏移情况，取最大的时间复杂度 O(n4)O(n^4)O(n4) class Solution

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CVPR 2022 | DiffusionCLIP: 用于稳健图像处理的文本引导扩散模型

（CLIP），实现了由文本提示引导的零样本图像操作。...基于此，本文提出了一种新的 DiffusionCLIP 方法，这是一种通过扩散模型进行 CLIP 引导的强大图像操作方法。...它包含经过预训练的文本编码器和图像编码器，用于识别数据集中哪些文本与哪些图像相匹配。...全局损失旨在最小化生成图像与给定目标文本在 CLIP 空间中的余弦距离，如公式 8 所示。...它将参考图像和生成图像的嵌入之间的方向与 CLIP 空间中一对参考文本和目标文本的嵌入之间的方向对齐，具体公式 9 所示 \mathcal{L}_{direction}(x_{gen},y_{tar};

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NeurIPS 2022 | 文本图片编辑新范式，单个模型实现多文本引导图像编辑

机器之心专栏机器之心编辑部最近用文本来引导图像编辑取得了非常大的进展以及关注度，特别是基于去噪扩散模型如 StableDiffusion 或者 DALLE 等。...精确的文本 - 图像编辑依赖于 StyleGAN 的视觉语义空间与 CLIP 的文本语义空间之间的精确潜在映射。...找到与文本相对应的语义子空间后，文本会告诉我们隐编码的变化方向，从让隐编码从当前的表情变化到惊喜的表情。...接着我们使用线性变换将当前的视觉空间转换到与文本对应的子空间，其中线性变换参数（即平移和缩放参数）是基于这两个注意力图计算的。通过这种对齐方式，我们可以自动的为每个文本找到相应的视觉子空间。...FFCLIP 首先通过预训练好的 GAN inversion 编码器和文本编码器得到图像和文本的潜在编码，其中图像的潜在编码则是之前提到的 StyleGAN 视觉语义空间 W^+ 中的 w, 而文本编码则是

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tkinter -- Label使用图像与文本

tkinter同时使用图像与文本 compound: 指定文本(text)与图像(bitmap(内置图)/image(自定义图片)是如何在Label上显示,当指定image/bitmap时，会显示图像或自定义图片...left: 图像居左 right: 图像居右 top: 图像居上 bottom: 图像居下 center: 文件覆盖在图像上 bitmap/image : 显示在Label上的图像 text...: 显示在Label上的文本示例: from tkinter import * root = Tk() root.title('tkinter') # 图像居下 label1 = Label(root..., fg='red', bg='blue', text='botton', compound='bottom', bitmap='error') # 图像居上 label2 = Label(root,... fg='red', bg='yellow', text='top', compound='top', bitmap='error') # 图像居右 label3 = Label(root, fg='

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有重叠与无重叠序列之序列检测与序列产生

序列检测与序列产生是一对对称的设计，就像有微分就有积分一样。...序列检测分为有重叠检测和无重叠检测；例如检测序列1101011，我们给出输入：110101101011，如果是无重叠检测，则只能检测到一个序列：1101011_01011; 如果是有重叠检测，则可以检测到两个这样的序列...同理，序列产生也可以分为有重叠序列的产生方法和无重叠序列的产生方法，序列产生的办法也可以用移位寄存器产生，也可以用状态机的方式来产生；这两种方法后面都是提到。...无重叠序列产生移位寄存器实现以产生序列1101011为例，我们产生产生的序列要是这个样子的1101011_1101011..............

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「图像处理」U-Net中的重叠-切片

，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。...目前也有在一些自媒体平台上参与外包项目的研发工作，项目专注于CV领域（传统图像处理与深度学习方向均有）。...（按序切片 i）注意，各切片之间的间隔是可以小于切片边长的，这就代表各切片可能存在重叠部分。...预测结果的重组与切片重组成图像的原理类似，这里就切片重组进行源码解析。（切片重组 i）在上一节提到，切片之间可能存在重叠部分，而重叠部分的像素值，我们通常取平均值。...（切片重组 ii）注意，并不是将切片直接放入图像对应位置，而是使用求和（下图中 img +=、weights +=），就是因为切片之间可能存在重叠的部分，我们需要对这些部分求均值。

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HD-Painter: 基于扩散模型的高分辨率实时文本引导图像修复

引言经过预训练的文本到图像生成模型，如 SD、Imagen 和 Dall-E 2，可以在后向扩散过程中将扩散的已知区域与生成（去噪）的未知区域混合，从而完成图像补全。...为了解决上述问题，我们引入了无需任何训练或微调的提示感知内向注意（PAIntA）模块，可根据给定的文本条件增强自我注意力得分，旨在减少图像已知区域中与提示无关信息的影响，同时增加与提示对齐的已知像素的贡献...本文的主要贡献如下：引入了 "提示感知内向注意力"（PAIntA）层，以缓解文本引导的图像 inpainting 中背景和附近物体占主导地位的提示忽略问题。...本文提出的文本引导的图像补全方法完全无需训练，与目前最先进的方法相比，在定量和定性方面都具有显著优势。...文本引导图像绘制的目标是输出图像 I^c \in \mathbb{R}^{H\times W\times 3} ，使 I^c \in \mathbb{R}^{H\times W\times 3}

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评...该模块对于复杂的噪声图像（真实噪声图像和盲噪声）是非常有效的。同时，FEB和AB能共同提高训练噪声模型的效率和减少复杂度。最后，一个RB通过获得的噪声映射和给出的噪声图像来重构干净的图像。...扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。...6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ? 8.不同方法的执行速度 ? 9.不同方法的复杂度 ? 10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ?...11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ? 12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ? 13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ?

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。...该模块对于复杂的噪声图像（真实噪声图像和盲噪声）是非常有效的。同时，FEB和AB能共同提高训练噪声模型的效率和减少复杂度。最后，一个RB通过获得的噪声映射和给出的噪声图像来重构干净的图像。...扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。...6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ? 8.不同方法的执行速度 ? 9.不同方法的复杂度 ? 10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ?...11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ? 12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ? 13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ?

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

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ICCV 2023 | 使用一次性图像引导的通用的图像到图像转换

为了保留源图像的内容，最近提出的 DDIM 反演方法沿着反向扩散过程的逆向方向寻找确定性噪声，并且将 DDIM 反演进一步应用到文本引导的图像编辑中。...VCT 通过内容-概念反演(CCI)和内容-概念融合(CCF)两个过程来解决图像引导的 I2I 问题。...与传统的扩散模型直接在图像空间中进行去噪操作不同，LDM 通过自编码器在隐空间中进行去噪操作。...本方法采用了与 DreamArtist 相似的策略，但是加入了两个改进: 首先，多概念嵌入有助于从图像中挖掘语义信息。在本文的方法中，负嵌入与源嵌入 x^{src} 冲突。...基于扩散模型的方法 SD 和 TI 可以很好地保留参考图像中的概念，但不能提取源图像中的内容信息。Prompt2prompt 可以很好地保留图像内容，但无法与参考图像中的概念融合。

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HD-Painter | 高分辨率+高提示词一致的文本引导图像修复，已开源

https://arxiv.org/abs/2312.14091 https://github.com/Picsart-AI-Research/HD-Painter 基于文本到图像扩散模型的空前成功，文本引导图像修复的最新进展已经可以生成非常逼真和视觉上合理的结果...然而，当前的文本到图像修复模型仍有很大的改进潜力，特别是在更好地将修复区域与用户提示对齐以及执行高分辨率修复。...我们设计了智能感知内向注意（PAIntA）层，通过提示信息提高自我注意力分数，并产生更好的文本对齐生成。...本文方案所提出方案由两个阶段组成：在分辨率H/4 × W/4上应用文本引导图像修复。...在每一步之后，我们将去噪后的 X_0^{pred} 与原始图像的编码 \mathcal{E}（I）进行混合并得到 X_{t-1} .

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OCR文本图像合成工具

OCR文本图像合成工具问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...但是一般而言，实际情况是构建的文本字典中，每个字至少要出现200次才能有好的识别效果，因此，先对所有的label进行单字统计，看每个字出现的个数是否超过200次，如果不满足，则需要进一步收集数据。...数据来源有两种：真实数据：通过真实数据去截取图片或者人工标注生成数据：通过文本去生成对应的文本图片真实数据的收集是比较费事费力的，因此可以使用一些生成数据的工具来无限量的生成想要的数据。...，文件中是一行行的文本，可以指定生成的图片内容； -c, --count：设置生成的图片数量 -l, --language：设定生成的文本语言 -t, --thread_count：设定线程个数，加快生成速度...20，图片像素值高度为64，使用32线程去生成参考 ---- OCR-文本图像合成工具 OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText

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图像 | 文本怎么输入到模型？

图像表示这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像，右边是一个二维矩阵(14*14)，每一个矩阵对应的位置是一个像素值，在这里白色代表。...往下看，都是用placeholder来初始化参数，看具体参数值： x的表示：数据类型、批大小、图像宽度和高度，图片深度(灰度图是没有通道，只有两个为宽和高，彩色为RGB，为3个通道，变成了三维数组)。...文本表示 TF is best 文本符号 -> 数值向量 # 输入数据，文本序列 x = tf.placeholder(tf.int32, # 数据类型 [batch_size,...文本输入表示 embedding matrix 每一行代表一个词对应的向量 ?...小结图片的输入表示文本的输入表示

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如何使用多模态知识图谱嵌入：整合图像与文本

多模态知识图谱的概念多模态数据的定义多模态数据是指同时包含多种数据类型（如文本、图像、音频等）的信息。在知识图谱中，实体可能会有图像描述和文本描述，这些信息可以用来增强嵌入表示。...例如，可以通过图像识别技术提取图像特征，通过自然语言处理技术提取文本特征，然后将这些特征与知识图谱中的实体和关系进行关联。...构建步骤描述数据收集收集包含文本和图像的多模态数据。特征提取使用深度学习方法提取图像和文本特征。...构建知识图谱将特征与知识图谱中的实体和关系结合。多模态知识图谱嵌入的方法特征提取使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，使用预训练的语言模型（如BERT）提取文本特征。...pd.read_csv('flickr30k.csv')images = data['image_path'].tolist()texts = data['text_description'].tolist()特征提取与融合对每个样本提取文本和图像特征

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OpenAI推出CLIP：连接文本与图像，Cover所有视觉分类任务

他说：“下一代模型，或许可以针对文本输入，从而编辑和生成图像。” ? 听话听音！...OpenAI 践行了这一想法，几个小时前，OpenAI通过官方推特发布了两个崭新的网络，一个叫DALL-E（参见今天推送的头条），能够通过给定的文本创建出图片；一个叫CLIP，能够将图像映射到文本描述的类别中...如上图所示，CLIP网络工作流程：预训练图编码器和文本编码器，以预测数据集中哪些图像与哪些文本配对。然后，将CLIP转换为zero-shot分类器。...相比之下，CLIP使用的是已经在互联网上公开提供的文本-图像对。自我监督学习、对比方法、自我训练方法和生成式建模也可以减少对标注图像的依赖。...第一个算法是采用对比目标（contrastive objective），将文本与图像连接起来。最初我们探索了一种类似于VirTex的图像到文本的方法，但这种方法在拓展以实现最先进的性能时遇到了困难。

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医学图像处理案例（三）——用分水岭算法分割重叠细胞

针对重叠的图像分割是非常具有挑战的，正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题，我首先想到的就是用分水岭来进行分割。...下面我将结合他提供的细胞图像来实现分水岭分割算法的实现。 ?...1、RGB2HSV空间变换首先我们观察图像可以看到背景是白色，而我们期望的目标颜色有深有浅，而且颜色也不一样，所以直接将RGB转成HSV，分割出白色区域然后再取反即可。...2、形态学闭操作因为分割的图像中间会有一些空洞，我们用形态学闭操作来弥补这个缺陷。

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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

模型根据任何语言的字体和场景的文本描述生成逼真的图像。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。此外，引入了对比图像级提示来进一步细化文本区域的位置并实现更准确的场景文本生成。...（STE）旨在替换图像中的文本，并保留原始文本的背景和样式。...然而，目前的技术在生成编辑后的文本图像时面临着一个明显的挑战，即如何展示高度清晰和易读的编辑后的文本图像。这个挑战主要源于各种文本类型之间的内在多样性和复杂背景的复杂纹理。...由于ViTEraser隐式集成了文本定位和图像绘制，提出了一种新的端到端预训练方法，称为SegMIM，该方法将编码器和解码器分别集中在文本框分割和掩码图像建模任务上。

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通过短文本生成图像

文本到图像(Text-to-Image, TTI)是深度学习的新兴学科之一，专注于从基本文本表示生成图像。...第一个鉴别器尝试评估生成的边界框是否与给定的句子相对应，而第二个鉴别器做同样的工作来评估边界框与形状之间的对应关系。...·object - wise Discriminator:该Discriminator使用一组边界框和对象标签作为输入，并尝试确定生成的图像是否与原始描述相对应。...对抗式生成器-鉴别器组合用于边框、形状和图像的生成，使Obj-GAN优于其他传统TTI方法。微软对Obj-GAN与最先进的TTI模型进行了评估，结果非常显著。...只要看看生成的图像的质量和它们与原始句子的对应关系就知道了。创建给定叙述的视觉表示的能力将是下一代文本和图像分析深度学习模型的一个重要重点。

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图像重叠

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最新ICCV 2021 | 虚拟试衣（21）图像编辑-文本引导（22）图像编辑-单样本（23）生成对抗GAN

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

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