开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉
Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至少 512*512 像素的图像。最新的 XL 版本可以在 1024*1024 像素的级别上生成可控的图像,生成效率也比以往的 Diffusion 扩散模型提高了30倍。目前 Stable Diffusion 的应用已经不局限于图像生成领域,它还被广泛应用于自然语言处理、音频视频等生成领域。
万一DALL·E-2是在向人类发出什么了不得的信号呢?这门语言快学起来! 作者|李梅、刘冰一 编辑|陈彩娴 DALL·E 和 DALL·E-2从文本生成图像的魔力,想必大家都已经见识过了。作为深度生成模型,它们能够将文本作为输入,生成匹配给定文本的超逼真图像。 不过,DALL·E-2 的一个众所周知的局限性是它在生成带文本的图像时很吃力。 例如,给出文本提示:Two farmers talking about vegetables,with subtitles.(两个农民在谈论蔬菜,有字幕) DALL·E-
clipOrientation 你可以认为是裁剪的对齐方向,这里设置为 vertical,说明我们想保留的是竖直方向。而我们上面的需求确实是这样的,两个色块,在竖直方向为上和下。
寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地实践。
Stable Diffusion是一个什么架构呢,或者说是由哪些部分构成,各自发挥着怎么样的作用。我们就先从文生图开始探索
在日常开发当中,如果想要开发多边形,一般都需要多个盒子或者伪元素的帮助,有没有一直办法能只使用一个盒子实现呢?
最近有大量使用CLIP+VQGAN的数字艺术作品出现,这两项组合技术不知大家都玩过没?
在传统的图像搜索引擎中,您通常使用文本查询来查找图像,搜索引擎根据与这些图像关联的关键字返回结果。另一方面,在图像到图像搜索中,您从图像作为查询开始,系统会检索在视觉上类似于查询图像的图像。
首先来看顶点着色器(即vert),前几行都比较传统:使用ModelViewProjection来变换顶点,然后设置顶点颜色和纹理坐标,只是最后一步有些奇怪:
本文属于 CSS 绘图技巧其中一篇。之前有过一篇:在 CSS 中使用三角函数绘制曲线图形及展示动画
一,效果展示 老规矩,直接上效果图:(最高端的效果只需要最简单的模型呈现) 📷 没学习Shader Graph之前:我靠😱 !这效果有点牛啊,那个大佬写的? 学习了Shader Graph之后:我去😒 !就这?岂不是有手就行? ---- 二,原理介绍 通过主节点Alpha Clip Thresholdα剪辑阈值属性,来控制显示隐藏(取值范围0-1),意为Alpha输入的大于“α剪辑阈值”则显示,否则隐藏。(Alpha:0-1代表白色-黑色) 创建Simple Noise节点控制Alpha,调节Simple
CLIP+修改版GLIDE双管齐下。 作者 | Ryan O'Connor 编译丨王玥 编辑 | 陈彩娴 OpenAI的模型DALL-E 2于本月初发布,刚一亮相,便在图像生成和图像处理领域卷起了新的风暴。 只需要给到寥寥几句文本提示,DALL-E 2就可以按文本指示生成全新图像,甚至能将毫不相关的物体以看似合理的语义方式组合在一起。 比如用户输入提示“一碗汤是另一个次元的入口”后,DALL-E 2便生成了以下的魔幻图片。 “一碗汤是另一个次元的入口” 图源:https://openai.com/dal
自从OpenAI开源了CLIP模型的权重和代码之后,网友们就开始利用它去创造各种有趣的视觉艺术。
在 CSS 还原拉斯维加斯球数字动画 - 掘金 一文中,我们利用纯 CSS,实现了一个非常 Amazing 的动画效果:
因为执行的脚本都差不多,我给你讲一下是什么意思。先把目录转移到家目录,然后clone对应的库。接着转移到下载的库内,执行python的安装脚本
OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 表示:人工智能的长期目标是构建「多模态」神经网络,即 AI 系统能够学习多个不同模态的概念(主要是文本和视觉领域),从而更好地理解世界。
比如曾经介绍过的,DALL·E 可以魔法一般按照自然语言文字描述直接生成对应图片。
OpenAI 的研究者们在人工神经网络 CLIP 上发现了「真」神经元,这种机制解释了 AI 模型对令人惊讶的视觉呈现进行分类时,为何拥有如此的准确性。研究人员表示,这是一项重要发现,可能对计算机大脑乃至人类大脑的研究产生重大影响。
下载App Clip Code Generator,使用方法参考Creating App Clip Codes with the App Clip Code Generator
近期我正在尝试完成所谓的「拐角轮播」,目前拐角的部分已经完成了百分之七八十,所以我们来解析一下如何实现这种CSS 3D效果
最近在看ACL 2022论文的时候,发现了一篇很有意思的文章:CLIP Models are Few-shot Learners。这个文章标题马上让人联想起GPT3那篇文章Language Models are Few-Shot Learners。CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA任务、图文蕴含任务。下面带大家详细梳理一下这篇论文的工作。
深度图像分类模型通常在大型带注释数据集上以监督方式进行训练。尽管模型的性能会随着更多注释数据的可用而提高,但用于监督学习的大规模数据集通常难以获得且成本高昂,需要专家注释者花费大量时间。考虑到这一点,人们可能会开始怀疑是否存在更便宜的监督资源。简而言之,是否有可能从已经公开可用的数据中学习高质量的图像分类模型?
至于为什么第一次写WGAN呢,其实我也不知道为什么,可能是刚好最近再看吧,生成效果也不错。WGAN的作者们前后一共写了三篇论文,前两篇知乎上有人写了,写的很好很仔细,我开始也是看的那个,获益匪浅, 建议看一下,当然原文还是要看的。今天要说的是第三篇,作者propose了一个新的method,用来对之前WGAN的改进。论文中声称比之前的wgan converges 更快并且generates 图像质量更高。好了,废话不多说,下面进入正文。 ==说一句哈,这是我一次写成的,限于水平有限,说的不对的地方,大神请轻
2022 年 4 月初,OpenAI 的 DALL-E2,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」,便生成了下面的图像。
上一篇文章中,我们学习了Compose的基础控件和布局,还没有看过上一篇文章的,请参考 写给初学者的Jetpack Compose教程,基础控件和布局 。
早期电视台在传输节目信息时,由于带宽有限,于是想在带宽不变的情况下,增加图像的分辨率,让画面看起来更清晰,于是就采用隔行扫描的方式,如下图所示[1],第一帧扫描奇数行的数据,第二帧扫描偶数行的数据,交替进行。由于视觉暂留,在人眼看来就是完整的视频图像。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “要做中国的OpenAI!”“要打造中国版ChatGPT!”ChatGPT的火以燎原之势蔓延到每一个角落。 人们目光的焦点聚集到这个具体的现象级应用,或者其它大模型支撑的类ChatGPT产品上。大模型似乎成为了人人都能参与的游戏?智源研究院院长黄铁军并不这样想。 ChatGPT的出现,好比用电灯点亮了一个街区。 但是要建全国、全球的电网,中间还有很长的路要走。 “很长的路”上,技术、资金、算力、算法、基础设施,搭建了一道难以攻破的壁垒。要继续前行,得凿开
视频文本检索在多模态研究中起着至关重要的作用,在许多实际应用中得到了广泛的使用。CLIP(对比语言图像预训练)是一种图像语言预训练模型,它展示了从网络收集的图像文本数据集中学习视觉概念的能力。
选自assemblyai 作者:Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑:蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2,到底是怎么工作的? 2022 年 4 月初,OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
用 CSS 隐藏页面元素有许多种方法。你可以将 opacity 设为 0、将 visibility 设为 hidden、将 display 设为 none 或者将 position 设为 absolute 然后将位置设到不可见区域。
零、前言: 本文的知识点一览 1.自定义控件及自定义属性的写法,你也将对onMesure有更深的认识 2.关于bitmap的简单处理,及canvas区域裁剪 3.本文会实现两个自定义控件:Fi
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展,并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务,每天我们都看到有新模型发布的消息。
大数据文摘出品 作者:Caleb 最近,ChatGPT可以说是火得不要不要的。 11月30日,OpenAI发布聊天机器人ChatGPT,并免费向公众开放进行测试以来,在国内已经被玩出了花。 和机器人对话,就是让机器人去执行某个指令,比如说输入关键字让AI生成相应的画面。 这好像也不是什么稀奇的事了,OpenAI在4月不是还更新了DALL-E的新版本吗? OpenAI,how old are you?(怎么老是你?) 要是文摘菌说生成的是3D画面,还是HDR全景图那种,或者是基于VR的图像内容呢? 最近,
CSS 发展到今天已经越来越强大了。其语法的日新月异,让很多以前完成不了的事情,现在可以非常轻松的做到。今天就向大家介绍几个比较新的强大的 CSS 功能: clip-path shape-outside shape 的意思是图形,CSS shapes 也就是 CSS 图形的意思,也就是使用 CSS 生成各种图形(圆形、矩形、椭圆、多边形等几何图形)。 CSS3之前,我们能做的只有矩形,四四方方,条条框框。 CSS3 CSS3出来后,我们有了更广阔的施展空间,通过 border-radius border
HTML面试题 1.XHTML和HTML有什么区别 HTML是一种基本的WEB网页设计语言,XHTML是一个基于XML的置标语言 最主要的不同: XHTML 元素必须被正确地嵌套。 XHTML 元素必
每年都有新的CSS属性被标准化,并在主流浏览器中可用。 它们旨在使Web开发人员变得轻松,创造出新颖美丽的网站。
CSS 发展到今天已经越来越强大了。其语法的日新月异,让很多以前完成不了的事情,现在可以非常轻松的做到。今天就向大家介绍几个比较新的强大的 CSS 功能:
近日,非盈利式人工智能机构OpenAI的研究人员发现,他们最先进的计算机视觉系统轻而易举的就被简单的一些工具忽悠了。
首先,看到这样一个图形,如果想要使用一个标签完成整个背景,最先想到的肯定是使用背景 background 实现,不过可惜的是,尽管 CSS 中的 background 非常之强大,但是没有特别好的方式让它足以批量生成重复的六边形背景。
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法,用户可以通过上传一张图片,搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字,而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用,如找到相同或相似的图片,寻找图片的来源,或者识别图片中的物体等等。
seq2seq模型是在2014年,是由Google Brain团队和Yoshua Bengio 两个团队各自独立的提出来。
机器之心分析师网络 作者:王子嘉 编辑:H4O 一文带你了解Transformer 大家族。 最近,大语言模型军备战争占据了朋友圈的大部分篇幅,关于这些模型能做什么和有什么商业价值,已经有很多文章探讨。然而,作为一个在人工智能领域浸淫多年的小小研究员,我更关注的是这场军备竞赛背后的技术原理,以及这些模型是如何工程化并造福人类的。相比于看这些模型怎样赚钱和工程化以便为更多人带来好处,我更想探索的是这个现象背后的原因,以及在 AI 取代人类之前,我们这些研究员还能为实现 “被 AI 取代然后光荣退休” 做些什么
同学们,我们一起来学习计算机系统与网络安全,计算机系统与网络安全很重要,为什么很重要?要回答这个问题。我们首先来学习一下信息网络安全的背景。现代社会高度依赖信息网络技术,这些技术影响改造着人们的生活甚至生存方式。首先问大家一个问题,如果让大家从身边选择一样,最离不开的东西,大家会选什么?我想很多人的答案会是手机。
2021年1月6日 OpenAI 发布了新模型 DALL·E ,AI 根据一段话就可直接生成图像。一年后进化 2.0 版本的“它”来了 —— DALL·E 2。
现在应该很多地方都会使用到高斯模糊的效果,想当初在Android上实现差点没要了我的老命,那么在 Flutter 中实现会是如何?
在计算机视觉中,生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如,一个被训练来生成人脸的模型,每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器,它们相互对抗,然后生成图像。由于模型本身具有对抗性,因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡。利用扩散模型可以解决这个问题。(下图为常见的生成模型的基本架构)
上一篇我们介绍了WPF/Silverlight Layout系统的Measure过程,本文将继续介绍Arrange过程。 Arrange过程概述 普通基类属性对Arrange过程的影响 我们知道Measure过程是在确定DesiredSize的大小,以便Arrange过程参考这个DesiredSize,确定给MyPanel分配多少空间,但是DesiredSize只是作为参考,在有些用例下,MyPanelParent在调用MyPanel.Arrange的时候,会根据父的实际策略指定MyPanel.Arrang
作者:symon AIGC 热潮正猛烈地席卷开来,可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度,特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性,也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现,也不禁好奇其背后技术。本文整理了一些学习过程中记录的技术内容,主要包括 Stable Diffusion 技术运行机制,希望帮助大家知其所以然。 一 背景介绍 AI 绘画作为 AIGC(人工智能创作内容)的一个应用方向,它绝对是 20
今天在看抖音直播的时候,忽然发现一点好玩的东西,那就是抖音直播评论区,评论从半透明到显示,又从显示到逐渐消失的,是如何实现的
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