非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
CoMoGAN是一个依赖于函数流形上目标数据的无监督重组的连续GAN。为此，我们引入了一种新的函数实例归一化层和残差机制，它们将图像内容从目标流形上的位置中分离出来。我们依靠原始的物理模型来指导训练，同时允许私有的模型/翻译功能。CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用，并允许新类型的图像翻译，例如循环图像翻译（如延时生成）或分离线性翻译。在所有数据集上，它都优于文献。
大多数图像到图像的翻译方法都需要大量的训练图像，这限制了它们的适用性。相反，我们提出了ManiFest：一个用于少样本图像翻译的框架，它只从少数图像中学习目标域的上下文感知表示。为了增强特征一致性，我们的框架学习源域和附加锚域（假设由大量图像组成）之间的风格流形。通过基于patch的对抗性和特征统计对准损失，将学习到的流形插值并朝着少样本目标域变形。所有这些组件都是在单个端到端循环中同时训练的。除了一般的少样本翻译任务外，我们的方法还可以以单个样例图像为条件来再现其特定风格。大量实验证明了ManiFest在多项任务上的有效性，在所有指标上都优于最先进的技术。
我搜集了当季一线大牌最新服装发布会的照片，用人工智能技术学习其中的服装设计风格，建立一套自动给服装线稿添加配色、材质纹理的算法，可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案，帮助服装设计师更好更快的抓住潮流趋势
当谈到数据科学和机器学习时，GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具，而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。
在Android开发中，常常会有计时的一些操作，例如收验证码的时候倒计时，秒表的计时等等，于是我就有了一个写自定义View的想法，本文效果图。
MMULT表示矩阵乘法（matrix multiplication）。学习过前面文章的朋友，可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
改变美洲豹身上的斑点似乎是个很有趣的想法，而这个想法也并非天方夜谭。通过NVIDIA新的加速GPU深度学习技术，无论是图片还是视频，甚至是实体美洲豹，都能使其变成猫、老虎或狗，而且可以实时转变，即动作也与原先一致。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：Github是全球最大的开源代码社区，Reddit是最受大家欢迎的热点讨论交流平台。接下来磐创AI将为大家带来四月份Github最佳项目库介绍与Reddit热点评论一览。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录 介绍 Github月度最佳项目库 Reddit热点讨论 介绍 对于数据科学和机器学习，GitHub和Reddit也许是两个最受欢迎的平台。前者是在代码和项目之间共享和协作的绝佳工
源 | medium 译 | Shawn 编辑 | AI时间 近期， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和
译者 | Shawn 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终生成了这些项目的排名，希望你能从中找到给你启发的有趣项目。 （此前发布过多篇收藏党喜欢的文章，也是来自Mybridge：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ② 从15000个Python开源项目
在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终
众所周知，人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而，对于现有的主流深度神经网络来说，仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发，一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像，以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标，我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架（MA），该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言，我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案，为特征提取提供了一种有效的方法，并防止鉴别器被过度拟合。然后，采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力，以挖掘高级语义表示。此外，还提出了一种平衡对抗性损失函数，旨在平衡训练数据，稳定训练过程。大量实验表明，所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果，并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
无监督图像到图像的翻译是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。给定源域中的图像，目标是学习目标域中相应图像的条件分布，而不需要看到任何相应图像对的示例。虽然这种条件分布本质上是多模式的，但现有的方法过于简化了假设，将其建模为确定性的一对一映射。因此，它们无法从给定的源域图像生成不同的输出。为了解决这一限制，我们提出了一种多模式无监督图像到图像翻译（MUNIT）框架。我们假设图像表示可以分解为域不变的内容代码和捕获域特定属性的样式编码。为了将图像翻译到另一个域，我们将其内容编码与从目标域的样式空间采样的随机样式代码重新组合。我们分析了所提出的框架，并建立了几个理论结果。与最先进的方法进行比较的大量实验进一步证明了所提出的框架的优势。此外，我们的框架允许用户通过提供示例风格图像来控制翻译输出的风格。
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在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终生成了这些项目的排名，希望你能从中找到给你启发的有趣项目。
图像和视频等视觉数据的生成是机器学习和计算机视觉领域重要的研究问题之一。近几年，英伟达提出了 SPADE、MUNIT 等多个图像及视频合成模型。
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。为此，论文提出了GIT生成模型，从数据集中学习到类无关
最近有了darksee.ai的帮助，行业的动态了如指掌，今天总结一下服装设计领域的人工智能新的动态。通过本文可以了解什么是超级设计师？如何成为超级设计师？
GANcraft由英伟达和康奈尔大学合作完成，它是一个无监督3D神经渲染框架，可以将大型3D块状世界生成为逼真图像。
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存目标的方法通常需要辅助任务，例如语义分割，以防止图像内容过于失真。然而，在实践中很难获得像素级注释。或者，实例感知图像转换模型分别处理对象实例和背景。然而，它在测试时需要目标检测器，假设现成的检测器在这两个领域都能很好地工作。在这项工作中，我们介绍了AugGAN Det，它引入了循环目标一致性（CoCo）损失，以生成跨复杂域的实例感知翻译图像。 目标域的目标检测器直接用于生成器训练，并引导翻译图像中保留的目标携带目标域外观。与之前的模型（例如，需要像素级语义分割来强制潜在分布保持对象）相比，这项工作只需要更容易获取的边界框注释。接下来，对于感知实例的GAN模型，我们的模型AugGAN-Det在没有明确对齐实例特征的情况下内化了全局和对象样式转移。最重要的是，在测试时不需要检测器。实验结果表明，我们的模型优于最近的目标保持和实例级模型，并实现了最先进的检测精度和视觉感知质量。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性，即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题，许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中，我们介绍了一种自组装技术，这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而，将自组装应用于语义分割是非常困难的，因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制，我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先，我们提出了一种基于生成对抗性网络（GANs）的数据扩充方法，该方法在计算上高效，有助于领域对齐。给定这些增强图像，我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。
我们提出了一种用于任务无关图像翻译的ForkGAN，它可以在恶劣的天气条件下增强多个视觉任务。评估了图像定位/检索、语义图像分割和目标检测三项任务。关键的挑战是在没有任何明确监督或任务意识的情况下实现高质量的图像翻译。我们的创新是一种具有一个编码器和两个解码器的叉形生成器，可以解开域特定信息和域不变信息的纠缠。我们强制天气条件之间的循环转换通过公共编码空间，并确保编码特征不显示有关域的信息。实验结果表明，我们的算法产生了最先进的图像合成结果，并提高了三视觉任务在恶劣天气下的性能。
图像重构（IR）对物理与生命科学领域的图像应用软件来说至关重要，其目的在于根据 ground truth 图像抽取出的的各类信息对图像进行重构。
所谓交叉匹配（overlap alignment 或者叫 glocal alignment），就是两条序列中至少有一条的头部序列要参加比对并且至少有一条的尾部序列要参加比对。 一般而言，就是下面两种情形： 一种是两条序列有重叠的部分，但互不包含。比如x序列的头部与y序列的尾部匹配。
在 4 月 12 日英伟达 GTC 2021 大会的 Keynote 上，黄仁勋除了展示 Grace 等一系列硬件产品之外，还曾向我们介绍了一种使用神经网络让《我的世界》（Minecraft）像素风 3D 画面自动转换为写实风格精细画面的技术（GANcraft）。最近，GANcraft 的论文被提交到了 arXiv 上，我们得以了解这项技术的细节。
这是英伟达最新创造的一项技术。在最近发布的论文Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation中，研究人员提出了一种多模态无监督的图像到图像（image to image）转换框架。
漫画可被定义为通过素描、铅笔笔画或其他艺术形式以简化或夸大的形式描绘人物的形式（通常是面部）。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐，作为礼品或纪念品，也可由街边艺术家创作。艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。
计算机视觉领域中有很多任务，如目标检测、图像转换、风格迁移等，但你听说过「图像情感迁移」吗？
论文：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
在计算机视觉领域，深度学习方法已全方位在各个方向获得突破，这从近几年CVPR 的论文即可看出。
定时器增加了另一种启动服务的方式，基于……时间。尽管与定时任务很相似，但 systemd 定时器稍微地灵活一些。让我们看看它是怎么工作的。
数组函数是可以提供多个值的Excel内置函数。下面列出了8个Excel内置的数组函数：
大数据文摘作品 编译：小鱼 不久前，文摘菌给大家分享了一篇Ian Goodfellow的论文，教大家如何把一张哈士奇的图像硬生生的AI成一只猫咪，论文的结果确实会让人傻傻分不清楚，点击这里查看相关内容。 然而，今天的这篇论文效果更棒！先上两张图片： 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾的时候，你可以AI出四只小猫咪，让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪的图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物的图像！ 用一张猫咪的图像生成小柯基、萨摩耶或者二哈的图像！ 当然你也可以用豹子的图像生成萨摩耶、二哈或者小柯基的图像…… 这种
论文链接：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3147570 代码链接：https://github.com/yiranran/QMUPD
生成对抗网络（Generative adversarial network, GAN）[1]自2014年由Ian Goodfellow等人提出后，就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展，它在计算机视觉、自然语言处理、人机交互等领域有着越来越深入的应用，并不断向着其它领域继续延伸。其中，GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。
更有意思的是，据英特尔表示，这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上，完成一次画质增强推理，只需要半秒钟的时间。
今天为大家推荐一个实用的GitHub项目：TensorFlow-Cookbook。
【导读】本文编译自Mybridge的Medium专栏，文章整理了49个顶级工具与项目，平均Github评分3566 star。
当然，如果你有喜欢的二次元老婆，想看她穿越到现实会是什么样子，也没有问题。只要输入一张她的头像：
近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，清华大学提出的非成对人脸照片肖像线条画生成方法，被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（PAMI）录取为regular paper。代码已经全部在Github上开源。 近三年，刘永进教授课题组在该方向上已经发表了四篇PAMI和CVPR论文。 而这4篇论文有着相同的一作：易冉。 易冉现在是上海交通大学计算机系助理教授。她于2016年获得清华大学工学学士学位，
近期我研究的方向转向了GAN的应用, 其中图像的风格迁移是GAN中一个非常有意思的应用,传统的方法基于拉普拉斯金字塔对成对的图像进行纹理上的风格迁移.随着2014年GAN的爆火,研究者发现GAN通过判别器D学习两个图像域的关系,实现了unpaired image-to-image(非成对图像数据集的风格迁移)的功能,其中有两个广为人知的应用分别是pix2pix和cycleGAN,今天我们另辟蹊径,从NVIDIA-Lab提出的UNIT框架来探索image-to-image的实现原理.
教新手画画？字体风格迁移？换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作，把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上，获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像，也可以用于数据增广，有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题，比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说，在合成图中，前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的，所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景，使其与背景和谐。
图 1：表述为多对多图像转译问题的人脸美化：新提出的方法将基于风格的美颜表征与颜值预测模型整合到了一起，并能实现细粒度的控制。
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