这种方法首先依赖于特征的表达能力,用以支撑将图像解析成准确的视觉语义概念;其次,需要构建较为完善的 Web 语义库,使得能够查询到置信度较高的语义本体,并组合成新的描述语句。...由于取消了模板的限制,其生成的句子在灵活性和语义性方面都有较大改善。 但当 Web 语义库不完整时,其生成的句子与图像实际内容之间也会存在一定的偏差,影响了句子的整体质量。...Kuznetsova 等人(2012) 则简化了这一过程,重点关注于句子的重组与生成。 他们首先根据视觉的相似性,在检索库中搜索近似的视觉内容及其相关的词汇或词组,将检索到的语义片段组合成新的句子。...这种方法从视觉概念检测、生成句子到句子排序几个步骤之间是离散的,没有使用端到端的优化技术,从而也可能使得整个模型陷入局部最优状态,性能受到限制。...他们使用目标检测技术得到图像中的各语义对象,并结合其属性、关系等特征,生成图像的场景图( scene graph),然后利用 GCN 提取其特征,结合在大规模文本库上预训练的字典,为图像生成描述语义信息更为丰富的语句
学习如何在API中使用DALL·E生成或操作图像。想要在ChatGPT中生成图像吗？请访问chat.openai.com。...用法生成图像生成端点允许您根据文本提示创建原始图像。在使用DALL·E 3时，图像可以是1024x1024、1024x1792或1792x1024像素大小。...默认情况下，图像以标准质量生成，但在使用DALL·E 3时，您可以设置quality："hd"以获得增强的细节。方形、标准质量的图像生成速度最快。...上传的图像和掩码都必须是小于4MB的正方形PNG图像，并且它们的尺寸必须彼此相同。掩码的非透明区域在生成输出时不会被使用，因此它们不一定需要像上面的示例一样与原始图像匹配。...变体（仅适用于DALL·E 2）图像变体端点允许您生成给定图像的变体。
新智元报道 来源：arXiv 编辑：肖琴 【新智元导读】StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法，它生成的人脸照片一度被认为“逼真到吓人”。...今天，英伟达的研究人员发布了升级版——StyleGAN2，重点修复特征伪影问题，并进一步提高了生成图像的质量。 StyleGAN是NVIDIA去年发布的一个新的图像生成方法，并于今年2月开源。...StyleGAN 生成的图像非常逼真，它是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。...许多人已经注意到StyleGAN生成的图像中的特征伪影。本研究确定了这些伪影的两个原因，并描述了如何通过改变架构和训练方法消除它们。 ? ?...最后，我们发现使用新的路径长度正则化生成器将图像投影到潜在空间W上的效果明显优于原始StyleGAN。
StarGAN(星型生成式对抗网络) ? 生成器把图像和目标领域标签作为输入，生成一张非真实的图像.（b） 生成器试图根据所给的原始领域标签，把非真实图像重构为原始图像。...在位于判别器顶部的辅助分类器的帮助下，判别器也可以预测输入给它的图像的对应领域。 辅助分类器的作用是什么？ 有了辅助分类器，判别器能够学习到原始图像的映射以及它在数据集中所对应的领域。...判别器的损失函数 生成器的目标 这里的生成器有三个目标： 为了生成图像接近真实，生成器的权重会被不断调整。 为了生成图像能够被判别器鉴定为目标领域，生成器的权重会被不断调整。...生成器将根据所给原始领域标签把生成的非真实图像重构为原始图像。我们将使用单一的生成器两次，第一次把原始图像翻译成目标领域的图像，第二次把翻译图像再重构成原始图像。 ?...拉德堡德脸部数据库（RaFD）由收集自67位参与者的4,824张图像组成，每位参与者在三个不同的注视方向上做了八种脸部表情，拍摄于三个不同的角度。
上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。...首先是生成器部分G，它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^： I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络...判别器部分D也有两部分，分别是原始的DsrcD_{src}Dsrc和增加的DclsD_{cls}Dcls，分别用来评价图像生成的效果和属性编辑的效果。...因为如果没有DclsD_{cls}Dcls，也可以生成出质量高的图像，但是做不到属性的控制。DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls共用了主干网络。 ?...G损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以生成器G也要有两个对应的损失函数，分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG
G(z)G(z)G(z)就是最后生成出来的图像。 GAN原理 GAN结构 ?...对于生成器G，希望生成的图像G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实图像，而对于判别器D，希望无论生成的图像G(z)G(z)G(z)有多真实，判别器总是能把他和真实的图像区分开，所以说GAN是一个G和D博弈的过程...GAN和VAE VAE一般采用MSE评估生成图像，即每一个像素上的均方差，这样会使生成的图像变得模糊。但是VAE由于自身是带条件控制的，所以VAE不会生成很多奇奇怪怪的图像。...GAN采用判别器评估生成的图像，由于没了均方误差损失，所以GAN生成图像更清晰，但是由于GAN很难训练，同时原始的GAN没有条件控制的能力，所以GAN生成的图像有些会很奇怪。...此外，由于GAN没有编码，所以它是一个随机噪声到图像的过程，而VAE是图到图的过程。
1.如果没有安装库就先安装库 pip install pillow 2.操作 from PIL import Image # 导入库 Image.open('1.png') #
SDXL Turbo在11 月 28 日发布，一种新的文本到图像模式。...SDXL Turbo 通过新的蒸馏技术实现了最先进的性能，能够以前所未有的质量生成单步图像，将所需的步骤数从 50 减少到仅 1。该技术利用对抗性训练和分数蒸馏的组合。...SDXL Turbo 基于一种称为对抗扩散蒸馏 (ADD) 的新颖蒸馏技术，该技术使模型能够一步合成图像输出并生成实时文本到图像输出，同时保持高采样保真度。...对抗扩散蒸馏的优点SDXL Turbo 在扩散模型技术方面取得了新进展，在 SDXL 1.0 的基础上进行迭代，并为文本到图像模型实现了一种新的蒸馏技术：对抗扩散蒸馏。...通过整合 ADD，SDXL Turbo 获得了与 GAN（生成对抗网络）共有的许多优势，例如单步图像输出，同时避免了其他蒸馏方法中常见的伪影或模糊。
二是应用主线，致力于将GAN应用于计算机视觉领域、利用GAN进行图像生成（指定图像合成、文本到图像，图像到图像、视频）以及将GAN应用于NLP或其它领域。...图四：SS-GAN的分层结构 迭代法 迭代法使用具有相似或甚至相同结构的多个生成器，经过迭代生成从粗到细的图像。...图像到图像的转换可分为有监督和无监督两大类，根据生成结果的多样性又可分为一对一生成和一对多生成两类： 有监督下图像到图像转换 在原始GAN中，因为输出仅依赖于随机噪声，所以无法控制生成的内容。...图八：pix2pix生成效果 无监督的图像到图像转换 虽然有监督下图像转换可以得到很好的效果，但需要的条件信息以及paired image成为其很大的限制。...总结 GAN在图像生成和转换中的巨大潜力已经得到研究证明，利用GAN进行图像到图像间的生成和转换最好已经到达几乎无法分辨的地步。
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间，进行直方图数据归一化之后， 进行比率操作，对所有得到非零数值，生成查找表对原图像进行像素映射之后，再进行图像模糊输出的结果...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动...Image.fromarray() 将numpy图像转Image ImageFont.truetype("china.ttf", size=30) 加载图像字体库 ImageDraw.Draw
另外，我们专业的艺术家和捕捉设备，在过去的这么多年中帮助我们产生了大量的数据，这些高质量的数据可以帮助我们从中学习到一些三维内容的一些模型。...所谓的大量训练数据就是我们需要给用户、我们需要给我们的算法，提供成万对或者成十万对的输入图像和对应的真实的材质贴图。这件事情是非常难的，因为如果我们能够生成这么多的材质贴图，我们就不需要做这项工作了。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...大家看最上面的一行是给定一张木头的图像之后，用我们的方法所生成的一个材质贴图，中间这行是假设我们不用我们的技术，只用一些少量的成对样本生成的结果，大家可以看到在高光的部分非常模糊，很多的细节都丢失了，木头的很多地方的纹理也不太对
生成图像模型和前期工作 我们之前提到过，PixelRNN是一个生成模型。一个生成模型试图模拟我们输入的数据的联合概率分布。...在随后的LSTM层中，我们执行一个类似的mask，但不再在mask中设置\(x_i \)到0。然后我们让图像偏斜，这样每一行都被上面的一行所抵消，如上所示。...该层输出的值在0到1之间，这是得到的标准化像素强度。 考虑到这一点，最终的架构是这样的: ? 图5 我们可以使用此架构和上面描述的卷积操作来创建神经网络。...训练神经网络之后，我们可以使用生成的模型生成样本图像，其中样本图像使用我们描述的生成模型。...图6 如你所见，该算法能够成功地完成遮挡图像。显然，生成的数字和原始数字之间存在一些差异。例如，左上角的7在生成图像中变成了9。
图像整合了梯度信息、边缘信息、色彩与纹理信息，传统的图像翻译基于像素级别无法有效建模，而条件生成对抗网络(Conditional GANs)可以对这类问题有很好的效果。 基本思想 ?...GAN中的生成者是一种通过随机噪声学习生成目标图像的模型，而条件GAN主要是在生成模型是从观察到的图像与随机噪声同时学习生成目标图像的模型，生成者G训练生成输出图像尝试让它与真实图像无法被鉴别者D区分、...而鉴别者D训练学习如何区分图像是真实的还是来自生成者G。...G尝试最小化生成损失、生成目标图像、而D尝试最大化鉴别图像是否来自生成者G，对比正常的GAN表达为 ?...-C128 – (1x1卷积) 16x16 D C64-C128 256x256 D C64-C128-C256-C512-C512-C512 所有ReLU都是leaky的， 不同的Patch最终生成的图像效果不一样
首先生成8个方向的线段（卷积核）， ? ： ? ? ? ? ? ? ? ? 然后分别和G作卷积： ? 然后通过得到的相应图Gi来分类像素点，i （1～8）： ? p代表原图像素点的索引。...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。 2.1 Model-based Tone Transfer 文中提出了一个模型来表示色调分布： ?...然后学习到的参数如下： ?...然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。...至于怎么能那么 实现，到目前为止我还是没看懂，不过直接把matlab的代码移植到scala还是没问题的。
图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...例如，下面是使用 MS COCO数据集.训练的神经图像标题生成器可能生成的标题。 ?...然而，在静态图像中，嵌入我们的标题生成器将侧重于我们的图像的特征，这对图像分类很有用，不一定对标题生成有用。...另外，如果我们仔细观察所生成的标题，我们会注意到它们很平凡，很普通。拿这个可能的图片标题举例: ? 这绝对是“giraffe standing next to a tree.”。...然而，如果我们看看其他的图片，我们可能会注意到，它会生成一张“a giraffe next to a tree”的标题，因为长颈鹿在训练集中经常出现在树旁。
然后通过得到的相应图Gi来分类像素点，i （1～8）： p6.png p代表原图像素点的索引。...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。...然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。...至于怎么能 那么实现，到目前为止我还是没看懂，不过直接把matlab的代码移植到scala还是没问 题的。...，breeze还不支持，最后实在没办法了， 只能把这部分求解的实现放到python中去做，用scipy这个库来解决，由此可以看到， scala在做科学计算上还是，比不上python。
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(2) src2 ：第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst ： 输出图像，与输入图像同大小与类型。 (4) mask：可有可无的掩码。...(2) src2 ：第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst ： 输出图像，与输入图像同大小与类型。 (4) mask：可有可无的掩码。 执行结果 (a)原图： ?...例如，使用同一台相机或手机拍摄的图像大小一般是相同的，除了手机横拍或直拍的差异。不过相信读者已知道要被隐藏得图像其长宽一定要较小，因为在两层的for循环处理中，超过隐藏文件的长或宽就不进行处理了。...(b)解密出的图像： ? 也许你认为图片有失真，其实隐藏图像并不一定是要传送真实的图片，而只是为了传递图像中的信息。...---- 《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》 ↩︎
从文本到图像的基础开始，文本到图像生成试图基于文本输入生成高保真图像，这是条件图像生成下的一个特殊问题，它试图不仅生成高质量的图像，而且希望它在语义上与无限条件相关。...在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...可控制的生成 除了大多数文本到图像生成中使用的图像描述（即文本部分）外，有时我们可能希望在某些场景中有额外的输入条件或输入通道，用户可以使用这些通道使生成变得更加简单，或更方便地表达他们实际想要绘制的内容...图1 基础知识 文本生成图像 图2 文本到图像生成是一个条件生成问题，它将文本作为输入条件并试图产生既具有良好视觉质量又与图像输入文本提示自动对应的图像，这通常是通过使用带有图像文本数据来完成的。...这样，它可以保持原始的文本到图像生成能力，但也提供我们设计的额外的 grounding 或布局控制通道。
原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...迁移学习使得——在不同任务上训练神经网络而学习到的数据变形，能用于我们的数据。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...在下面的例子里，算法保持了一个 k = 2 的候选句子列表，即每个垂直时间步到每个加粗词语的路线。 ?...但对于静态图片而言，嵌入我们的注解生成器，将会聚焦于图像中对分类有用的特征，而不是对注解生成有用的特征。
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