destination-in：现有的画布内容保持在新图形和现有画布内容重叠的位置。其他的都是透明的。destination-out：现有内容保持在新图形不重叠的地方。...可以看到，我们需要的效果正是destination-out，画笔划过的地方将原有内容擦除。...，我们还需要考虑在擦除的时候我们并不需要将全部的的遮挡都擦除，因此需要设置当擦除完大部分的灰色前景后就自动将全部的灰色抹除，也就需要判断当前擦除面积是否达到一定百分比。...在Canvas中擦除实际是改变已有图像的透明度，Canvas给我们提供了getImageData()查看当前图像的像素信息，通过在onMouseMove中统计图像当前有效像素比，看是否需要直接清空前景。...接着，我们把有色原图设置到Canvas的背景上，这样擦除后，显示的就是有色背景了。
/Manga 擦除和替换模型：稳定扩散/绘制示例 后期处理插件： RemoveBG：删除图像背景 RealESRGAN：超分辨率 GFPGAN：面部恢复 RestoreFormer：面部修复 分割任何东西...插件 在图像清洗的后处理中，除了擦除之外，还经常使用面部修复或超分辨率等算法。现在您可以直接在 Lama Cleaner 中使用它们。启动Lama Cleaner服务时，您可以通过命令行参数启用插件。...LaMa 图像修复，采用傅立叶卷积的分辨率鲁棒大型掩模修复，WACV 2022 现代图像修复系统尽管取得了显着的进步，但常常难以应对大面积缺失区域、复杂的几何结构和高分辨率图像。...默认情况下，Lama Cleaner 将在绘制笔划后运行修复。您可以在设置中启用手动修复模式。 6....最后 如果要取得好的图像效果，是需要GPU的。
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。...这个专门网络设计用于巧妙地重建背景图像，有效地处理删除原始文本后留下的空白。这个过程在背景中保持视觉和谐和连贯性。...最后，通过融合网络合成来自文本交换网络和背景修复网络的结果，最终创建精心编辑的最终图像。...具体来说，编码器通过ViT块和局部嵌入层将输入图像分层映射到隐藏空间，而解码器通过ViT块和局部分割层将隐藏特征逐步上采样到文本擦除图像。...为了缓解这种困境并促进基于学习的场景文本合成的研究，提出 DecompST，一个使用公共基准的真实世界数据集，具有三种类型的注释：四边形级 BBoxes、笔划级文本掩码和文本擦除图像。
这个属性用来设置要在绘制新形状时应用的合成操作的类型，比如在一个蓝色的矩形上画一个红色的圆形，是红色在上显示，还是蓝色在上显示，重叠的部分显示还是不显示，不重叠的部分又怎么显示，等一些情况，在面对这些情况的时候...在目标图像上显示源图像。 source-atop 在目标图像顶部显示源图像。源图像位于目标图像之外的部分是不可见的。 source-in 在目标图像中显示源图像。...只有目标图像内的源图像部分会显示，目标图像是透明的。 source-out 在目标图像之外显示源图像。只会显示目标图像之外源图像部分，目标图像是透明的。...，根据鼠标在 canvas 中的 坐标，用一个不规则的图形逐渐增大，来擦除掉黑白色的图片，就可以慢慢显示彩色的背景了。...，点击并移动时，根据移动点的坐标，擦除掉灰色，当擦掉一部分时，再自动擦除掉全部灰色，显示出背景来。
观察setParam 部分的字节码，从 descriptor 可以看到，泛型 T 已被擦除，最终替换成了 Object。...最终类型擦除后的代码等同与如下： ? 类型擦除带来的缺陷 作为对比，我们再来简单聊下 C# 泛型的实现方式。...所以 Java 这种类型擦除式泛型实现方式无论使用效果与运行效率，还是全面落后于 C# 的具现化式泛型。...泛型移植过程，一开始并不是朝着类型擦除的方向前进，事实 Pizza 中泛型更加类似于 C# 中的泛型。...然后我们带入 Java 泛型历史背景，站在 Java 核心开发者的角度，才能了解 Java 泛型这么现实无奈原因。
它通过将图片中最重要的、最具有判别性的部分擦除了，从而来得到次判别性区域，不明白他为什么会舍弃最好的而求其次吧？...从上面的图片中也可以看出，当执行擦除操作过多时，图片中已经找不到物体的区域，网络就会出背景中找具有判别性物体的区域，带来不好的结果。...我们知道，训练分割网络，不仅需要物体的监督信息还需要背景部分的监督信息，我们来看一下，这篇文章中具体的如何生成全监督语义分割的监督信息的。...前景mask：基于分类网络利用对抗擦除方法获得物体区域，如下图中紫色区域； 背景mask : 利用显著性检测技术生成的显著图生获取图像的背景信息,如下图黑色部分，虽然显著性检测技术对于复杂的图片的分割效果不是很好...，但是可以利用它找出不显著的部分作为背景。
该论文针对文本擦除中存在的复杂背景修复的问题，提出了CTRNet，它利用局部和全局的语义建模提升模型的背景还原能力，它设计了Low-level Contextual Guidance（LCG）和High-level...一、研究背景文本擦除在近几年得到了越来越多的关注，这项技术在隐私保护、视觉信息翻译和图片内容编辑等方面都有着很重要的作用；而且在教育、办公领域，文本擦除可以用于文档还原。...二、方法介绍本文提出了一个全新的两阶段文本擦除网络CTRNet，它设计了两种不同的语义表征作为擦除指引，其中文本图像的Structure作为Low-level Contextual Guidance，而深层语义特征作为...在图像翻译以及图像修复的任务中，Perceptual/Style Loss验证了高层语义监督的有效性，因此我们认为这些语义可以作为额外的先验直接用于特征的解码与最终结果的生成，于是便在CTRNet中结合了一个...2.4 Local-global Content Modeling (LGCM)当模型进行文本擦除并合成相应背景的时候，除了参考本身的文本区域内容外，还需要利用区域周围以及整图各部分的信息作为参考。
，提出了一种的鲁棒的长期的跟踪改进判别模型预测方法。...基线预训练短期跟踪器为SuperDiMP，它结合了PrDiMP的界盒回归因子和标准DiMP分类器。...我们的跟踪器RLT-DiMP在以下三个方面对SuperDiMP进行了改进：(1)使用随机擦除消除不确定性:为了使我们的模型具有鲁棒性，我们在擦除随机小矩形区域后，利用多幅图像中的一致性作为确定性，然后，...对模型的跟踪状态进行相应的修正；(2)时空约束下的随机搜索：提出了一种带有惩罚因子的鲁棒随机搜索方法，以防止远距离的突发检测问题；(3)背景增强增强特征学习:我们增强了搜索区域之外的各种背景，在背景杂乱的情况下训练出更鲁棒的模型...在VOT-LT2020基准数据集上的实验中，该方法取得了与最先进的长期跟踪器相当的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
输入要素：要进行缓冲的输入点、线或面要素。也可以是注记，注记图层的缓冲是注记图形的缓冲。 输出要素类：包含输出缓冲区的要素类，一定是面要素。...融合类型（可选）：指定要执行哪种融合操作以移除缓冲区重叠。...相交应用： 查找重复点 查找重复面 检查等高线是否交叉 查找省级行政区交接点 填县所在省的代码和名称 擦除 剪裁是得到共同部分，擦除是得到非共同部分。 将与擦除要素几何重叠的输入要素几何移除。...擦除要素可以为点、线或面，只要输入要素的要素类型等级与之相同或较低。面擦除要素可用于擦除输入要素中的面、线或点；线擦除要素可用于擦除输入要素中的线或点；点擦除要素仅用于擦除输入要素中的点。...输入要素类的属性值将被复制到输出要素类。 标识 计算输入要素和标识要素的几何交集。与标识要素重叠的输入要素或输入要素的一部分将获得这些标识要素的属性。 输入要素可以是点、多点、线或面。
提供了多种预设背景和自定义背景选项，让您能够根据自己的喜好进行选择。我这里更换了一个图片背景，效果对比明显。...处理前 处理后 使用魔术刷可以轻松擦除图片中的小猫，我这里只保留小女孩的内容，实现抠图非常简单。...擦除前 擦除后 唯一需要提及的不足之处是下载高清图片需要支付费用，但整体而言，抠图体验还是相当不错的。...BgSub www.bgsub.cn 简洁易用的在线抠图工具，能够快速准确地识别并抠出照片中的主体部分。...处理前 处理后 Clipping Magic www.clippingmagic.com 使用AI识别技术来自动检测并分离图片中的主体和背景。 特别适合那些需要快速抠出产品照片、人像或其他图像.
为了防止敏感内容的生成，随后的 Stable Diffusion 2.0 模型对过滤的数据进行训练，以删除明显有问题的图像，实验是在 50 亿张图像的 LAION 数据集上进行的，消耗了 15 万个 GPU...为了保护艺术家，最近的一些工作尝试于在线发布艺术作品之前对艺术作品应用对抗干扰，以防止模型模仿它。然而，这种方法并不能从预训练模型中删除模型本已学习到的艺术风格。...因此，为了解决安全和版权侵犯的问题，本文的作者们提出了一种从文本到图像模型中「擦除概念」的方法，即 Erased Stable Diffusion（ESD），可以通过微调模型参数来实现擦除，而不需要额外的训练数据...方法 ESD 方法的目标是使用自身的知识从文本到图像扩散模型中擦除概念，而不需要额外的数据。因此，ESD 选择微调预训练模型而不是从头开始训练模型。...使用 θ 对条件 c 下的部分去噪图像 xt 进行采样，然后对冻结模型 进行两次推理以预测噪声，一次在条件 c 下，另一次是没有任何条件。
最后统计测试集或者验证集上定位正确的比例。对于Mask来讲，需要考虑像素级的IoU, 更能衡量定位的准确性。 02 弱监督目标定位发展的五大分类 第一类：图像层面的擦除 图像层面擦除。...随机地擦除图像层面的区域，同时让网络能够学到正确分类。在这个过程中驱动网络，去激活更大的区域，这类方法比较简单直接。 第二类：特征层面的擦除 特征层面擦除。该类方法主要包括ACoL，ADL,MEIL。...通过用前景减去背景的方式，得到最终的定位结果。...第一，对于一个数据集可以对一部分数据标注类别与bounding box, 对剩下的部分只标注类别，通过弱监督定位方法得到只有类别标注的数据的bounding box结果，之后采用半监督训练的方式去提高整体模型的性能...；另外一种是对图像中的部分实例进行类别与bounding box 的标注，利用弱监督目标定位方法对其他的目标进行预测，补全标注信息，最后用来训练整体的检测网络。
给定目标图像和中间画布图像，笔划预测器生成一组参数以确定当前笔划集合。 然后，笔划渲染器为Sr中的每个笔划生成笔划图像，并将其绘制到画布上，生成预测图像。...为了训练笔划预测器，又提出了一种利用随机合成笔划的新型自训练Pipeline。在训练期间的每次迭代中，首先随机抽取前景笔划集（foreground stroke set）和背景笔划集。...然后，我们使用笔划渲染器生成画布图像，将笔划渲染器作为输入，并通过将Sf渲染到Ic上生成目标图像。 最后笔划预测器可以预测笔划集Sr，生成以Sr和Ic为输入的预测图像Ir。...自训练pipeline的主要优点是，可以同时最小化图像级和笔划级的地面真实值和预测之间的差异。损失函数主要由三部分构成，像素损失、笔划之间差异的测量以及笔划损失。...目标图像和当前画布将被切割成几个不重叠的P×P块，然后输入到Stroke Predictor。 将文中的方法与两种最先进的基于笔划的绘制生成方法进行比较。
color: rgb(246, 169, 3); } 我们讲文字和画布进行重叠...注意使用 user-select 来防止用户刮奖时 dom 被选中造成体验问题。...此处我们用到的混合模式为 destination-out，他会将原图中的新图存在颜色的位置全部擦除，从而实现我们想要的刮刮乐效果。...开奖 上面我们已经基本完成了我们的刮刮乐效果，不过电子刮刮乐在最后还需要清空所有遮挡区域显示全部文字，这样可以让体验更好，如果要细致一点的实现会非常复杂，需要收集所有擦除区域的面积，然后计算占比，不过我们这里使用一种非常简单的方式来做这件事情...，我们将擦除的坐标点进行记录，去重，然后在鼠标松开时，我们直接检测擦除的点的数量。
在实验上，也证明了该方法在一些现有的技术数据增强方案上有了显著的改进，例如：自动增强、裁剪、随机擦除，在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面取得了很好的效果。...即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug (https://github.com...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果...3、random erasing随机擦除 这一点受到dropout正规化的启发，随机擦除迫使模型学习有关图像的更多描述性特征，从而防止过拟合某个特定视觉特征。...随机擦除的好处在于可以确保网络关注整个图像，而不只是其中的一部分。最后随机擦除的一个缺点是不一定会保留标签（例如文本8->6）。 三、新方法 新方法控制数据增强的保真度，从而减少有害的错误信息。
中， 编程语言可以是 C++、C# 或 VB。...我们对位图的处理方式，可以实现简单的手绘效果，也就是从左上角到右下角来匀速涂抹出图片；也可以做进一步的处理，比如支持用户在位图的背景上做进一步的线条勾勒，保存为 SVG，绘制时是背景图被勾勒出来的效果；...在课程过程中，会对这部分做代码和实现效果的演示，本文中暂不展开。 3....与手绘视频的结合包括：实现点选操作，代替鼠标或手指；在 Ink 中作为文字和笔划输入，或橡皮擦除笔划；利用 Surface Pen 能够更好的发挥 Ink 的作用，实现不同的笔触和线条，不同的压感，并把这些线条实现手绘动画...来画 UWP 应用中结合了 Autodraw 功能，可以通过人工智能图像识别技术，识别用户绘制的线条，推荐素材供用户使用。
在实验上，也证明了该方法在一些现有的技术数据增强方案上有了显著的改进，例如：自动增强、裁剪、随机擦除，在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面取得了很好的效果。...即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug (https://github.com...mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果。其它一些做法： ①一种非线性方法将图像组合成新的训练实例： ?...3、random erasing随机擦除 这一点受到dropout正规化的启发，随机擦除迫使模型学习有关图像的更多描述性特征，从而防止过拟合某个特定视觉特征。...随机擦除的好处在于可以确保网络关注整个图像，而不只是其中的一部分。最后随机擦除的一个缺点是不一定会保留标签（例如文本8->6）。 ? 三、新方法 新方法控制数据增强的保真度，从而减少有害的错误信息。
https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine 不光字去掉了，背景也修补了： ? 有了它，汉化组再也不用大规模手动擦除了。...一个叫 SegNet，负责把需要抹掉的文字部分，分割出来； 一个叫 ComplNet，负责把抹掉之后露出的背景补全 抠出文字的 SegNet，借鉴了前辈 U-Net 图像分割技术： ?...分割是用成对数据训练的。这里的成对数据，就是漫画原图，加上文字部分的 mask。 只用了 285 对数据。 抠出文字之后，就该填补背景的 ComplNet 上场了。...它是借鉴了前辈 DeepFillv2 图像修复算法： DeepFillv2 来自 UIUC 和 Adobe，擦除图像的任意部位，AI 都能修补完整。 ?...如果发现不该变红的部分红了，就手动把这一部分从 mask 里去掉，这样 AI 就不会把它消除了。 ? 比如上面，妹子的脸旁边，没有字的地方红了一大块。那么，把这一部分红色框起来扔掉，就好了。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
